Экс-сотрудники OnlyFans после увольнения имели доступ к ПДн пользователей

Экс-сотрудники OnlyFans после увольнения имели доступ к ПДн пользователей

Экс-сотрудники OnlyFans после увольнения имели доступ к ПДн пользователей

У ряда бывших сотрудников онлайн-площадки OnlyFans, работавших в техподдержке, сохранился доступ к данным пользователей и моделей даже после увольнения. Причём экс-служащие могли добраться до финансовой информации и персональных данных.

Об этом изданию Motherboard рассказал также бывший сотрудник OnlyFans, пожелавший сохранить анонимность. По его словам, отдельные работники уже после увольнения имели доступ к Zendesk — популярному софту для поддержки клиентов, которым пользуются многие компании.

В частности, та же служба OnlyFans использовала Zendesk для отслеживания и работы с запросами в техподдержку. Стоит учитывать, что отдельные обращения могут содержать данные банковских карт пользователей, номера водительских удостоверений, паспортов, а также полные имена, адреса и т. п.

Один из бывших сотрудников заявил Motherboard, что у OnlyFans могут быть серьёзные проблемы, поскольку техподдержка сообщает пользователям: ваши данные передаются с максимальной конфиденциальностью, эта информация не разглашается третьим лицам.

Само собой, учитывая специфику OnlyFans утечка пользовательских данных может привести к шантажу, ведь не все могут признаться, что работают в секс-индустрии или любят смотреть подобных контент.

Напомним, что в апреле мы писали об утечке огромного архива с фото и видео сотен аккаунтов OnlyFans.

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