Крымский хакер сел на полтора года за атаку сайта правительства Мордовии

Крымский хакер сел на полтора года за атаку сайта правительства Мордовии

Крымский хакер сел на полтора года за атаку сайта правительства Мордовии

Проживающий в Крыму киберпреступник Дмитрий Хабаров получил полтора года ограничения свободы за кибератаку на информационные ресурсы правительства Мордовии. Соответствующую информацию подтверждает крымское управление ФСБ.

«Приговором Бахчисарайского районного суда назначено наказание в виде ограничения свободы сроком на один год шесть месяцев», — гласит официальное сообщение.

38-летний крымчанин был признан виновным в создании, использовании и распространении вредоносных компьютерных программ.

По данным спецслужб, господин Хабаров осуществил кибератаку на сайты правительства Мордовии, целью которой было получение «несанкционированного доступа к базам данных».

«В ходе следствия обвиняемый полностью признал свою вину в инкриминируемом ему преступлении», — цитируют СМИ ведомство.

Напомним, что ранее подобный случай произошел в Амурской области, местная прокуратура обвинила жителя города Сковородино во взломе и проникновении на сайт госучреждения. Сообщается, что обвиняемый амурчанин в ноябре 2016 года получил доступ к базе ресурса органов государственной власти, используя личный ноутбук.

Также ранее в этом месяце киберпреступники атаковали сайт и систему электронной почты Кубанского казачьего войска. Эту информацию подтвердили в пресс-службе войска. Получив доступ к сайту, злоумышленники разместили на его страницах недостоверную информацию о предстоящих выборах президента Российской Федерации.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru