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.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru