Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Встретившись с банковскими мошенниками, доверчивый гражданин России в среднем потеряет около пяти тысяч рублей. Именно эта сумма фигурирует в результатах опроса «Лаборатории Касперского».

Как сообщили аналитики антивирусной компании, в первой половине 2020 года с действующими от имени банков злоумышленниками столкнулись 58% россиян. В 90% случаев это было телефонное мошенничество.

Примечательно, что звонки чаще всего поступают в рабочее время — с 11:00 до 18:00. Как правило, звонят с понедельника по четверг.

Чтобы не вызвать у жертвы подозрение, мошенники тщательно продумывают стиль общения и используют социальную инженерию. В 42% звонков злоумышленники называли гражданам их имена, фамилии и отчества.

В 72% случаев речь шла о необходимости подтвердить данные, 58% звонков прикрывались сообщениями о блокировке карты, ещё 57% — предложением кредита.

В 46% случаев мошенники пытались получить короткий код из СМС-сообщения или данные банковской карты. В 21% — старались убедить пользователя перевести деньги на безопасный счёт.

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