Мошенники отображали рекламу в Android-приложениях ботам

Мошенники отображали рекламу в Android-приложениях ботам

Мошенники отображали рекламу в Android-приложениях ботам

Интересную кибермошенническую схему использовали для отображения рекламы в приложениях для мобильной операционной системы Android. Оказалось, что некоторые злоумышленники показывали рекламу ботам вместо реальных пользователей.

Занималась этим компания We Purchase Apps, на которую издание BuzzFeed вышло через сотрудницу по имени Натали Андреа. Андреа хотела купить от лица компании Android-приложение Emoji Switcher.

В итоге исследователи выяснили, что We Purchase Apps позиционировалась в качестве рекламного агента, который предлагал услуги подключения мобильных приложений к рекламной сети.

На деле же реклама демонстрировалась ботам, а не живым пользователям. Именно так мошенники пользовались трафиком крупных компаний. Общий доход мошенников составил $75 миллионов в год.

Результаты исследования даже прокомментировала Google — интернет-гигант подтвердил наличие рекламного ботнета, которому, по сведениям компании, удалось заработать около $10 миллионов.

Среди участвовавших в схеме приложений были и очень популярные. Например, EverythingMe, которое скачали 20 миллионов раз с официального магазина Google Play.

Кстати, обращали когда-нибудь внимание на то, что удаленное вами мобильное приложение возникает везде, куда бы вы не отправились в Сети со своего смартфона или планшета? Так вот, это может быть отнюдь не случайным совпадением. Оказалось, что компании стараются использовать iOS и Android для вычисления, какие именно пользователи деинсталлировали недавно приложения.

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