Google обвинила двух россиян в создании мощного ботнета Glupteba

Google обвинила двух россиян в создании мощного ботнета Glupteba

Google обвинила двух россиян в создании мощного ботнета Glupteba

Google обвиняет двух граждан России в организации сложной кибероперации и создании ботнета. По словам американского интернет-гиганта, обвиняемые заразили более миллиона Windows-устройств по всему миру.

Дмитрий Старовиков и Александр Филиппов — именно эти имена фигурируют в обращении Google. Корпорация утверждает, что граждане России стояли за атаками ботнета Glupteba. Также упоминается множество аккаунтов Gmail и Google Workspace, которые помогали Филиппову и Старовикову в проведении кибератак.

Сеть ботов, согласно заявлению Google, использовалась в криминальных целях: для кражи и несанкционированного доступа к учётным данным пользователей Google-аккаунтов. С 2020 года злоумышленникам удалось заразить более миллиона компьютеров, работающих на Windows.

Киберкампания Glupteba набрала обороты до такого масштаба, что каждый день атакующим удавалось пополнить ряды ботов тысячами новых устройств. Как правило, заражать устройства преступникам удавалось с помощью вредоносных сайтов, заманивая на них жертв. Обычно такие ресурсы предлагали бесплатно скачать какой-либо софт.

«В любой момент вся мощь ботнета Glupteba могла быть направлена на организацию мощной DDoS-атаки. Стоит также отметить, что Glupteba отличается от других ботнетов сложной технической реализацией — например, использованием блокчейн-технологии», — пишет (PDF) Google в своём обращении в Федеральный окружной суд Южного округа Нью-Йорка.

По данным американской корпорации, операторы Glupteba атаковали цели в США, Индии, Бразилии, Вьетнаме и Юго-Восточной Азии.

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