Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Trend Micro рассказала об инциденте внутри компании: бывший сотрудник похитил персональные данные клиентов. Компания подчёркивает, что никакого вторжения извне зафиксировано не было.

Представитель Trend Micro сообщил, что приблизительное число затронутых утечкой пользователей равно 70 000. К слову, это меньше 1% от общего количества клиентов компании — 12 миллионов.

Проведя внутреннее расследование, специалисты Trend Micro выяснили, что экс-служащий получил доступ к базе данных техподдержки клиентов.

Среди украденных данных были: имена, адреса электронной почты, идентификаторы при обращении в поддержку и телефонные номера.

После кражи скомпрометированная информация использовалась в ходе мошеннических кампаний. Отдельные клиенты сообщили Trend Micro о поступающих звонках от людей, представляющихся сотрудниками компании.

В результате расследования удалось установить личность причастного к краже данных инсайдера. Также специалисты выяснили, что экс-сотрудник «имел откровенно преступные намерения».

Есть основания полагать, что украденную информацию злоумышленник продал группе киберпреступников, которую, к сожалению, на данный момент установить не удалось.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru