Украинец, поддерживавший серверы группировки FIN7, выплатит $2,5 млн

Украинец, поддерживавший серверы группировки FIN7, выплатит $2,5 млн

Украинец, поддерживавший серверы группировки FIN7, выплатит $2,5 млн

Участник интернациональной киберпреступной группировки обвиняется в совершении атак на организации в 47 штатах. 34-летний украинец Фёдор Гладир, по данным обвинения, со своими подельниками крал данные банковских карт.

Гладир согласился выплатить $2,5 миллиона в качестве частичной компенсации нанесённого ущерба. Киберпреступнику грозит до 25 лет тюремного заключения.

Как сообщил адвокат, представляющий интересы обвиняемого, Гладир пошёл на сделку со следствием, ибо в противном случае ему могли назначить сотни лет лишения свободы.

«Его жена находится в Украине, вся семья поддерживает его. Они ждут его скорейшего возвращения», — объяснил поверенный.

Согласно материалам следствия, Фёдор Гладир был членом группировки, известной под именем FIN7. Именно этой группе приписывают организацию атак на сотни американских компаний, в ходе которых преступники пытались похитить финансовую информацию.

В период с 2015 по 2019 год злоумышленникам удалось выкрасть данные около 15 миллионов банковских карт. Деятельность FIN7 привела к потерям более $100 миллионов.

Гладира арестовали в прошлом году на территории Германии. Обвинение считает, что он исполнял роль системного администратора и поддерживал серверы киберпреступной группы.

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