ФСБ задержала школьника, продававшего RAT-вредонос за биткоины

ФСБ задержала школьника, продававшего RAT-вредонос за биткоины

ФСБ задержала школьника, продававшего RAT-вредонос за биткоины

Старшеклассник одной из школ Оренбурга оказался на скамье подсудимых, его дело рассматривает суд Абдулинского района Оренбургской области. Подростку вменяется создание и распространение вредоносных программ.

Молодой киберпреступник в течение нескольких лет занимался разработкой различных программ, после чего, в прошлом году, принял решение заработать на этом. В итоге старшеклассник создал вредоносную программу класса RAT, позволяющую получить удаленный доступ к компьютеру жертвы.

Эту злонамеренную программу подросток планировал продать — причем покупатель нашелся довольно быстро — и вырученные деньги потратить на онлайн-игры и интернет-ставки на спорт.

Покупатель предложил мальчику сумму в биткоинах, эквивалентную 1250 долларам, после чего сумма была переведена на кошелек юного киберпреступника. Школьник все же не успел передать обещанный вредонос покупателю, так как в дело вмешались сотрудники ФСБ.

Действия молодого человека попадают под статью «Создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ, совершенные из корыстной заинтересованности», ему грозит до 5 лет тюрьмы.

Напомним, в ноябре мы писали, что полиция города Вылкулу проверяет заявление местного учителя информатики, который утверждает, что девятиклассник взломал электронный дневник и исправил в нем оценки.

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