Google: Большинство сервисов по найму хакеров — мошенничество

Google: Большинство сервисов по найму хакеров — мошенничество

Google: Большинство сервисов по найму хакеров — мошенничество

Аналитики Google совместно со специалистами Калифорнийского университета опубликовали исследование сервисов по найму хакеров. Результаты показали, что подавляющее большинство таких сервисов либо неэффективны, либо являются попросту мошенничеством.

Результаты исследования представлены в отчете под названием «Hack for Hire: Exploring the Emerging Market for Account Hijacking» (PDF). Сами эксперты описывают процесс следующим образом:

«Замаскировавшись под потенциальных покупателей, мы связались с 27 сервисами, предлагающими услуги по найму хакеров для взлома аккаунтов. Мы попросили их скомпрометировать интересующие нас учетные записи».

«Этими так называемыми “жертвами“ выступали наши ханипоты в виде Gmail-аккаунтов. Они позволяли нам записывать любые взаимодействия с ними».

Команда исследователей утверждает, что из этих 27 сервисов 10 вообще не ответили на запрос, 12 ответили, но не предприняли ни одной попытки компрометации указанных аккаунтов. И только пять оставшихся запустили атаки на указанные учетные записи.

Из 12 сервисов, не запустивших атаки, 9 заявили, что уже не работают с Gmail-аккаунтами, а остальные три оказались просто мошенническими.

Исследователи отметили, что стоимость услуг таких контор находится в пределах $100-$500. Если хакерам приходится иметь дело с двухфакторной аутентификацией, они, как правило, повышают цену. Все они якобы используют социальную инженерию и целевой фишинг.

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