Во время атаки на Hetzner были скомпрометированы данные клиентов

Во время атаки на Hetzner были скомпрометированы данные клиентов

Во время атаки на Hetzner были скомпрометированы данные клиентов

Хостинговая компания Hetzner направила клиентам уведомления, связанные с недавней кибератакой на компанию. Несмотря на все предпринятые меры по противодействию операции злоумышленников, как заявили в Hetzner, компании не удалось избежать утечки данных клиентов.

«Мы хотим сообщить вам о киберинциденте, который затронул данные вашей учетной записи. Вам не нужно предпринимать никаких дополнительных действий, мы держим ситуацию под контролем», — говорится в заявлении компании.

Представители хостера объяснили, что отметили вредоносную киберактивность 5 октября 2018 года. В частности, были замечены несанкционированные попытки манипуляции с базой данных, принадлежащей хостинговой компании.

«Мы отреагировали оперативно, как можно быстрее пропатчив уязвимость, благодаря которой атака стала возможной. Таким образом мы закрыли все векторы для дальнейших атак».

Hetzner перечислила данные, которые могли быть попасть в руки третьих лиц:

  • Имена и адреса электронной почты.
  • Номера телефонов.
  • Детали адресов.
  • Некоторые детали банковского аккаунта.
  • Идентификационные номера.

Несмотря на то, что пользователям не надо предпринимать никаких действий, компания добавила, что все же стоит опасаться возможных фишинговых схем, которые злоумышленники могут задействовать в атаках на них.

В руки злоумышленников не попали следующие данные:

  • Информация кредитных карт.
  • Логины и пароли.
  • Данные веб-сайтов и содержимое электронных писем.

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