У Wildberries украли 385 млн руб. с помощью бреши в обработке платежей

У Wildberries украли 385 млн руб. с помощью бреши в обработке платежей

У Wildberries украли 385 млн руб. с помощью бреши в обработке платежей

Руководство интернет-магазина Wildberries обратилось к правоохранителям по факту мошенничества, в результате которого компания потеряла 385 миллионов рублей. Оказалось, что злоумышленники использовали ошибку при обработке платежей.

Схема работала следующим образом: мошенники регистрировались на площадке в качестве продавцов, после чего выставляли несуществующий товар и, выступая уже в роли покупателей, пытались оплатить его по некорректным реквизитам.

Сам реализатор при этом переводил продавцу средства, будто сделка прошла успешно. Эксперты предупреждают, что похожие мошеннические схемы угрожают всем интернет-магазинам, ориентированным на быстрый рост.

Как сообщил «Коммерсант», ему удалось ознакомиться с копией заявления представителей Wildberries, направленного в УВД по СЗАО Москвы. Маркетплейс просит полицию возбудить уголовное дело по факту похищения более 385 миллионов рублей. Фотографию заявления можно найти в Telegram-канале «Банкста».

Подробно мошенническую схему пока никто не описывает, однако известно, что Wildberries в контексте вышеописанных действий переводит продавцу деньги как за успешную продажу. При этом банк блокирует операцию подставных покупателей, но деньги интернет-магазина всё равно уходят продавцам в лице мошенников.

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