11% пользователей сервисов для знакомств становятся жертвами шантажа

11% пользователей сервисов для знакомств становятся жертвами шантажа

11% пользователей сервисов для знакомств становятся жертвами шантажа

Пользователи онлайн-сервисов для знакомств так или иначе подвергают себя рискам. О ряде угроз для любителей знакомиться в Сети рассказали специалисты антивирусной компании ESET, которые опросили около 2000 россиян.

В результате выяснилось, что 7% респондентов используют сервисы для онлайн-знакомств регулярно. 10% опрошенных просто проверяют анкеты других людей. 37% неинтересны такие способы общения, а 26% вообще не слышали о таких сервисах.

При этом жертвами шантажа стали 11% опрошенных россиян, на фейковые аккаунты наткнулись 45%, а 34% попали на мошенников.

38% респондентов получали вредоносные ссылки от других участников сервисов для знакомств. Бывает, что такие URL маскируются под ссылки для скачивания архива со снимками интимного характера собеседника.

Ситуацию усугубляет беспечность большого количества пользователей — 47%, например, считают, что смартфоны не нужно защищать. Следовательно, никакие антивирусные программы они не инсталлируют.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru