Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

На днях в руки правоохранительных органов попался 46-летний житель Ростова-на-Дону. Ему вменяется кража денег с банковских карт, общая сумма ущерба составила 27 миллионов рублей. Было заведено уголовное дело.

На официальном сайте МВД утверждается, что мужчина ранее имел дело с ИТ-технологиями, а также имел высшее техническое образование.

Согласно выводам следствия, ростовчанин незаконно приобрел базу данных SIM-карт абонентов, а также электронные ключи к ним.

Далее, используя эту базу и специальную программу, обвиняемый начал изготавливать дубликаты SIM-карт тех мобильных номеров, что были подключены к банковским картам. Благодаря этой схеме злоумышленник смог списывать денежные средства со счетов российских пользователей.

Обналичивал эти средства ростовчанин с помощью электронного кошелька, проводя их через цепочку транзакций.

Граждане далеко не сразу обнаруживали пропажу средств, так как SMS-уведомления от банка не приходили, а списывалось не более 500 рублей за один раз.

«СЧ ГСУ ГУ МВД России по Ростовской области возбуждено уголовное дело по признакам преступления, предусмотренного частью 2 статьи 158 УК РФ», — цитирует сайт МВД Ирину Волк.

«В ходе обыска по месту жительства задержанного обнаружены и изъяты компьютер, ноутбуки, планшеты, мобильные телефоны и сим-карты, имеющие значение для расследования уголовного дела».

Напомним, что на прошлой неделе гражданин России, незаконно проживающий в США, был приговорен к 70 месяцам лишения свободы за мошенничество с платежными картами. Обвиняемый признался в кибератаках и краже учетных данных, благодаря чему он мог использовать карты в мошеннических целях.

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