Эксперты предупреждают об опасности взлома секс-роботов

Эксперты предупреждают об опасности взлома секс-роботов

Эксперты предупреждают об опасности взлома секс-роботов

Эксперты в области безопасности предупреждают, что в скором времени киберпреступники могут заинтересоваться взломом секс-роботов. Если злоумышленникам удастся получить контроль над такой «игрушкой», открывается отличный потенциал для шантажа, так как в их руки попадут материалы самого сокровенного для жертвы характера.

Об угрозе рассказал Тим Маки, сотрудник компании Synopsys. По словам Маки, секс-роботы будущего, вероятнее всего, будут собирать данные своего владельца, чтобы обеспечить более «индивидуальный подход».

«Пользователи всегда хотят чего-то большего от своих гаджетов. Но безопасность не всегда поспевает за этими темпами. В случае с секс-роботами, которые наверняка будут хранить “личный профиль“ пользователя, это наиболее опасно, так как третьи лица смогут получить доступ к самым сокровенным деталям жизни жертвы», — передает зарубежное издание The Sun слова специалиста.

По мнению Маки, киберпреступники смогут использовать полученные данные для вымогательства, получившего название sextortion (когда жертву просят оплатить определенную сумму, чтобы записи их «общения» с секс-роботами не попали в общий доступ).

«Скорее всего, секс-роботы вскоре будут оснащены микрофонами, камерами и динамиками. Но у киберпреступников уже есть опыт взлома подобного оборудования», — подытожил Маки.

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