ФБР задержало злоумышленника, пытавшегося положить 70% интернета

ФБР задержало злоумышленника, пытавшегося положить 70% интернета

ФБР задержало злоумышленника, пытавшегося положить 70% интернета

ФБР арестовало злоумышленника, который, как утверждает обвинение, планировал «положить» 70% интернета за счёт массированной атаки на дата-центр Amazon Web Services (AWS). Задержанным оказался 28-летний Сет Пендли из Техаса.

Правоохранителям известно, что Пендли пытался подорвать дата-центр AWS, расположенный в Ашберне, штат Вирджиния. Для этого обвиняемый якобы приобрёл одну из разновидностей взрывчатых веществ — C-4.

По расчётам злоумышленника, эта операция напрочь бы вывела из строя 70% интернета. Тем не менее начинающий подрывник оказался не очень дальновидным, так как в январе запостил свои намерения на форуме MyMilitia. Само собой, с тех пор правоохранительные органы «вели» учётную запись под ником «Dionysus».

В конце января Пендли уже вовсю использовал мессенджер Signal для связи с одним из поставщиков взрывчатки, оказавшимся информатором ФБР. В феврале злоумышленник даже поделился начерченным от руки планом дата-центра AWS.

Идея Пендли заключалась в священной войне с олигархами, поскольку он верил, что выбранный им дата-центр обеспечивает хостингом ФБР, ЦРУ и другие спецслужбы, которые, по его мнению, прикрывают олигархов и создают им комфортные условия для существования.

При встрече «продавец» взрывчатки показал Пендли, как обращаться с C-4 и провести детонацию. Как только злоумышленник погрузил вещество в машину, его сразу задержало ФБР.

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