Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Аналитики кредитной организации ВТБ рассказали о портрете типичной жертвы мошенников в России. Оказалось, что в этом плане есть много стереотипов, которые не подтвердились в процессе исследования.

Например, в ВТБ отметили, что клиентов старше 50 лет обманывают куда реже, чем условную молодёжь. Приблизительно 30% жертв мошенников составляют мужчины, возраст которых находится в диапазоне 35-39 лет.

Удивительно, но аналитики выяснили, что мужчины зрелого возраста чаще доверяют мошенническим схемам, чем женщины или пенсионеры. Помимо вышеупомянутых 30%, есть ещё 25% жертв, которые находятся в возрасте от 40 до 49 лет.

Все, кто старше 50 лет, попали в исследовании в более маленькую группу — 22% обманутых граждан. Доля мужчин составила 55%, а женщины заняли всего 45%.

Центральный федеральный округ стал лидером по количеству жертв мошенников — свыше 40%. Наименьший процент вовлечённых в мошеннические схемы составили жители Северо-Кавказского федерального округа — 1,4%.

Также в отчёте экспертов, как передаёт РБК, говорится о новых подходах преступников, которые уже используют фишинговые атаки, замаскированные под опросы от имени банка, в котором обслуживается потенциальная жертва.

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