ФСБ России задержала кибермошенников, похищающих данные банковских карт

ФСБ России задержала кибермошенников, похищающих данные банковских карт

ФСБ России задержала кибермошенников, похищающих данные банковских карт

ФСБ России вышла на группу кибермошенников, члены которой вели активность одновременно из нескольких субъектов страны. Создав 90 поддельных интернет-магазинов, преступники торговали на этих площадках данными украденных банковских карт.

Впоследствии продаваемая информация использовалась различными злоумышленниками для кражи денежных средств с банковских счетов граждан разных стран. В частности, на деньги своих жертв мошенники приобретали дорогие товары онлайн.

Согласно опубликованной ФСБ информации, правоохранители задержали более 30 членов киберпреступной группировки. Помимо россиян, среди мошенников были граждане Украины и Литвы.

Размах злоумышленников действительно впечатлял: оперативники в ходе обыска обнаружили более $1 млн, 3 миллиона рублей, золотые слитки, поддельные паспорта и даже удостоверения сотрудников правоохранительных органов. Помимо этого, преступники располагали оружием и хранили наркотики.

После задержания кибермошенников спецслужба ликвидировала серверную инфраструктуру, которая использовалась в ходе незаконной деятельности.

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