ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

Отдел ФБР, занимающийся киберпреступлениями (IC3), опубликовал отчет «2018 Internet Crime Report», согласно которому за прошлый год потери от преступлений в киберпространстве составили $2,7 миллиардов. О такой цифре говорят 351 936 жалоб, полученных IC3 в 2018 году.

IC3 начал свою работу в мае 2000 года, с этого момента он получил 4 415 870 жалоб на киберпреступления — это около 300 000 жалоб ежегодно. Согласно этим данным, в период с 2014 по 2018 год преступления в цифровом мире стали причиной потери $7,45 миллиардов.

В 2018 году отдел ФБР получал более 900 жалоб ежедневно. Большая часть из них касалась мошеннических действий, вымогательства и утечек персональных данных. Самые большие убытки приносит взлом корпоративной почты, а также различные мошеннические схемы.

«Наш отчет (PDF) за 2018 год показывает, насколько распространены киберпреступления в настоящее время. Также отчет отражает, насколько существенны потери от таких преступлений — жертвой может стать любой человек, устройство которого подключено к Сети», — говорит глава IC3 Донна Грегори.

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