Facebook провела очередную зачистку фейковых групп и страниц из России

Facebook провела очередную зачистку фейковых групп и страниц из России

Facebook провела очередную зачистку фейковых групп и страниц из России

Отвечающий за политику кибербезопасности Facebook Натаниэль Глейчер отчитался об очередной зачистке российских страниц, групп и аккаунтов на площадках Facebook и Instagram. По словам Глейчера, все они были частью киберопераций, вводящих пользователей в заблуждение.

«Мы зафиксировали две отдельные операции, которые координировались из России. Они использовали схожую тактику — создавали целую сеть фейковых аккаунтов, которые своими действиями вводили в заблуждение других пользователей», — пишет Глейчер.

Натаниэль Глейчер также заявил, что Facebook старается всегда опережать подобные кампании, внедряя новых сотрудников для отслеживания поведения учетных записей, созданных недавно.

Компания не желает, чтобы ее платформа использовалась для манипуляции чьим-то мнением.

«Мы удалили 97 страниц и групп, вовлеченных в скоординированные злонамеренные действия. Активность этих групп и страниц шла из России и была нацелена на Украину», — продолжает глава политики кибербезопасности Facebook.

Социальная сеть смогла идентифицировать фейковые аккаунты благодаря прошлым зачисткам, приуроченным к выборам президента Украины. Facebook даже приводит примеры контента, который публиковали удаленные аккаунты и группы:

Напомним, что в феврале Facebook уже проводила зачистку российских и иранских политических аккаунтов.

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