Батареи смартфонов могут открыть злоумышленникам важные данные

Батареи смартфонов могут открыть злоумышленникам важные данные

Батареи смартфонов могут открыть злоумышленникам важные данные

Батареи смартфонов — новая мишень для киберпреступников. Именно так считают исследователи, проанализировав ту информацию, которой может поделиться батарея телефона. Подобное заявление было озвучено экспертами из Техасского университета, Еврейского университета в Иерусалиме и Израильского технологического института.

Злоумышленник может отследить, что владелец делал со своим устройством, для этого всего лишь нужно проанализировать потребление энергии.

В частности, киберпреступникам будет интересна такая информация, как сила нажатия на экран, использование приложений (которые потребляют разное количество энергии).

Специалисты утверждают, что с помощью этих данных можно отследить, что именно использует владелец смартфона, а также вычислить, что он печатает. Используя эти данные, преступники могут создать портрет каждого отдельного пользователя.

Поскольку такую атаку не совершишь удаленно, злоумышленникам потребуется подсунуть пользователю свою батарею. Это вполне осуществимо, если владелец устройства сдал его в ремонт, никто не знает, насколько порядочные люди работают в каждой такой конторе.

Однако не стоит относиться к этой информации слишком серьезно, так как на данный момент потенциальная атака является лишь плодом теоретических рассуждений.

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