Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft сообщила о внедрении функции проактивного детектирования фишинга в сервис Microsoft Forms. Microsoft Forms является частью Office 365, сервис предназначен для создания опросов и тестов. Люди используют Microsoft Forms для сбора данных для обратной связи.

Новая функция будет использовать машинное обучение для проактивного детектирования незаконного сбора паролей в формах и опросах, созданных с помощью Microsoft Forms.

Ранее эксперты в области безопасности уже сообщали, что киберпреступники используют Microsoft Forms для создания фишинговых страниц, предназначенных для сбора учетных данных.

«Мы задались целью сделать Forms более защищенным сервисом. Для этого мы активируем автоматическое детектирование фишинга, которое убережет пользователей от утечки персональных данных», — пишет Microsoft.

Помимо этого, пользователи смогут и сами сообщать о Forms-фишинге — с помощью специальной ссылки «Report abuse», которая будет расположена внизу каждой формы (под кнопкой «Submit»).

«Если вы подозреваете, что та или иная форма пытается собрать пароли и другую конфиденциальную информацию, сообщите об этом нам, чтобы уберечь себя и других пользователей от киберрисков», — объясняет техногигант.

Также Microsoft призывает не вводить в подобные онлайн-формы никакие важные данные — это наиболее эффективная защита от фишинговых схем с использованием Microsoft Forms.

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