Хакер проэксплойтил онлайн-казино DEOSGames на $23 640

Хакер проэксплойтил онлайн-казино DEOSGames на $23 640

Хакер проэксплойтил онлайн-казино DEOSGames на $23 640

Онлайн-платформа DEOSGames, ориентированная на ставки и игры, сообщила о кибермошенниках, которым удалось похитить почти $24 000. Благодаря нащупанной уязвимости некому злоумышленнику удалось 24 раза подряд сорвать джекпот.

В итоге аккаунт с именем «runningsnail» покинул платформу с общим выигрышем в размере 4 728 EOS (эта сумма эквивалентна $23 640). Эта учетная запись была создана всего лишь за день до начала вредоносной кампании.

Отследив транзакции через проводник блокчейна EOS, можно увидеть, что джекпот в размере почти 1000 долларов США регулярно выпадал аккаунту с именем «runningsnail».

Все говорит о том, что подобные «выигрыши» происходили автоматически — джекпот оплачивался в среднем за 30 секунд. Сообщается, что «runningsnail» оставил большую часть своего выигрыша. Также есть сообщения о том, что злоумышленник уже выбирает себе новую цель.

DEOSGames уже подтвердила факт наличия эксплойта через свои официальные каналы связи.

«Вчера нас атаковали с помощью эксплойта. Это был хороший урок, который позволил нам улучшить безопасность наших активов», — говорится в уведомлении онлайн-платформы.

Напомним, что в этом месяце Bittrex, одна из крупнейших криптовалютных бирж, убрала Bitcoin Gold (BTG) со своей платформы. Причиной такому решению послужил отказ BTG покрыть половину убытков, которые понесла Bittrex в ходе сложной кибератаки, которая произошла в начале этого года.

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