Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

По словам немецкого исследователя, сервис мобильных платежей Venmo, принадлежащий PayPal, передает слишком много данных через свой публичный API. Если пользователь оставил настройки учетной записи по умолчанию, данные его транзакций будут доступны через API-интерфейс сервиса.

Таким образом, любой желающий может достаточно просто узнать, что люди покупают, кому они отправляют деньги и почему.

API Venmo можно просмотреть по этой ссылке. Описанный экспертом способ помог ему загрузить более 200 миллионов транзакций, обработанных в 2017 году. В руки исследователя попала детализированная информация, которая должна быть доступна только пользователям.

Были отмечены даже случаи покупки марихуаны, еды, романтических подарков, пиццы, оплаты аренды и так далее. В общем, такую информацию пользователи вряд ли бы хотели публично раскрывать.

Чтобы избежать такой ситуации, пользователям обязательно нужно проверять настройки своего аккаунта, при необходимости менять их на более приватные.

«Думаю, проблема заключается в том, что есть публичная лента, в которой отражаются реальные имена, ссылки на профили. Возможно, также присутствуют идентификаторы Facebook», — пишет эксперт.

Представители Venmo прокомментировали обвинения в свою сторону так:

«Наши пользователи доверяют нам свои деньги и личную информацию, и мы очень серьезно относимся к возложенной на нас ответственности и соблюдению законов о конфиденциальности. Как и на других платформах, пользователи Venmo могу сами выбирать, чем они готовы делиться с общественностью».

На момент написания материала проблема с конфиденциальностью так и не была устранена.

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