Киберпреступники использовали вайпер в атаке на банки через SWIFT

Киберпреступники использовали вайпер в атаке на банки через SWIFT

Киберпреступники использовали вайпер в атаке на банки через SWIFT

Киберпреступники использовали вредонос-вайпер для атак на сотни банков в Чили. Однако вайпер, уничтожающий всю информацию на дисках, выступал в роли отвлекающего маневра для того, чтобы злоумышленники беспрепятственно вывели деньги через систему SWIFT.

Кибератака имела место 24 мая, в тот день Banco de Chile — второй крупнейший банк в Чили — сообщил о многочисленных сбоях в работе системы. Сбои затронули компьютеры, работающие в нескольких филиалах.

Согласно сообщениям местных СМИ, некоторые операции просто невозможно было совершить. Изначально представители банка отказывались связывать эти сбои с кибератакой, однако уже 28 мая руководство признало факт проникновения злоумышленников в систему.

Сотрудники банка опубликовали снимок компьютера, пораженного вредоносной программой. Зловред полностью повредил содержимое дисков, что не позволяло машине загрузиться.

Утверждается, что вредонос атаковал 9 000 компьютеров и более 500 серверов. Сама программа была идентифицирована как KillMBR — этим термином эксперты Trend Micro называют вайпер и фальшивый вымогатель KillDisk.

KillDisk известен тем, что атакует преимущественно банки и финансовые организации, основная его задача — стирать данные на диске.

Напомним, что в 2017 году киберпреступники атаковали российский банк через систему передачи финансовой информации SWIFT. В итоге им удалось совершить несанкционированные операции на 339,5 млн рублей.

А в феврале индийский Union City Bank заявил, что хакеры совершили несколько несанкционированных переводов на общую сумму 1,8 млн. долларов через международную систему SWIFT. В ходе проверки были выявлены три мошеннические транзакции. 

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