Бесплатный инструмент поможет компаниям выявить утечку данных в дарквеб

Бесплатный инструмент поможет компаниям выявить утечку данных в дарквеб

Бесплатный инструмент поможет компаниям выявить утечку данных в дарквеб

Компания ImmuniWeb, занимающаяся безопасностью веб-приложений, разработала бесплатный инструмент, который позволит проверить факт утечки данных компаний и государственных организаций в дарквеб.

Новая разработка интегрирована в Domain Security Test от ImmuniWeb. Чтобы проверить наличие или отсутствие утечки, организациям достаточно ввести URL своего основного сайта.

По словам представителей ImmuniWeb, компания обрабатывает в среднем 50 тыс. бесплатных тестов ежедневно. Параллельно специалисты следят за активностью в «тёмной сети», на хакерских форумах и в Telegram, чтобы быть в курсе выставленных на продажу данных.

Обычно злоумышленники торгуют на вышеперечисленных площадках украденными учётными данными (логинами-паролями), которые удалось добыть после взлома веб-сайтов, серверов и SaaS-платформ.

Для тех, кто будет использовать бесплатный сервис, ImmuniWeb предоставит число утёкших данных, их классификацию и оценку степени риска. Однако скомпрометированные логины и пароли просмотреть не удастся — придётся сначала подтвердить свою личность и принадлежность к соответствующей организации.

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