Мошенники отмывают деньги, используя игровую валюту Fortnite V-Bucks

Мошенники отмывают деньги, используя игровую валюту Fortnite V-Bucks

Мошенники отмывают деньги, используя игровую валюту Fortnite V-Bucks

Преступники используют валюту V-Bucks, используемую в игре Fortnite, для отмывания средств, полученных незаконными методами. По данным аналитиков, этих средств насчитывается сотни тысяч долларов, которые мошенники получили, используя виртуальные деньги.

Эта информация стала известна благодаря расследованию, инициированному The Independent. V-Bucks представляет собой внутриигровую валюту, которая используется для покупки определенных предметов, одежды и оружия.

Виртуальные деньги V-Bucks можно приобрести в официальном магазине Fortnite — 1000 монет стоит 10 долларов. Однако существуют и рынки, предлагающие монеты V-Bucks по дешевке.

Мошенники работают следующим образом — для покупки V-Bucks используются украденные банковские карты, а затем цифровая валюта продается игрокам в дарквебе. Именно так злоумышленникам удавалось успешно отмывать деньги в течение довольно продолжительного промежутка времени.

В настоящее время неизвестна точная сумма, которую удалось отмыть мошенникам, однако на eBay, например, валюта Fortnite за два месяца продается за более чем $250 000.

В декабре мы писали про молодого хакера, который откровенно рассказал, сколько ему удается зарабатывать взломом аккаунтов Fortnite.

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