Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Полиция Детройта разыскивает двух злоумышленников, которым удалось взломать бензоколонку и украсть более 600 галлонов бензина, общая стоимость которых составила около 1800 долларов. Эта целевая атака продолжалась 90 минут, а сотрудники АЗС оказались бессильны перед киберпреступниками.

Атака произошла 23 июня, злоумышленники использовали некое удаленное устройство, с помощью которого они получили контроль над бензоколонкой. Сотрудникам АЗС даже не удалось использовать свою систему для отключения этой колонки.

Специалисты считают, что киберпреступники атаковали программное обеспечение, используемое этой АЗС. Исследователи, кстати, не раз сообщали об уязвимостях в таком ПО, таким образом, заправочные станции являются легкими целями для злоумышленников.

Однако в данном инциденте еще остается ряд вопросов, например: что же за устройство использовали киберпреступники, и как оно могло помешать сотруднику АЗС заблокировать колонку.

«Я пытался воспрепятствовать краже бензина, но ничего не работало», — объяснил сотрудник станции.

В начале года мы писали, что крупнейшие нефтяные компании на десятках своих автозаправок недоливали владельцам автомобилей бензин. Как сообщил источник в правоохранительных органах, это происходило из-за вредоносной программы, обнаруженной в ходе расследования ФСБ.

Сообщается, что недолив составлял 7 % от общего количества заправляемого в бак бензина, при этом, обнаружить действие вредоносной программы оказалось крайне сложной задачей. Однако создавшего ее злоумышленникам задержали, им оказался житель Ставрополя Денис Заев.

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