Фишеры начали использовать Google Формы для отправки ссылок жертвам

Фишеры начали использовать Google Формы для отправки ссылок жертвам

Фишеры начали использовать Google Формы для отправки ссылок жертвам

Фишеры начали пользоваться функциональными возможностями сервиса «Google Формы» (Google Forms) для отправки вредоносных ссылок ничего не подозревающим пользователям. Злонамеренный контент размещается непосредственно в теле формы, а бонусом злоумышленники обходят спам-фильтры.

О новых методах мошенников рассказали специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского», хотя крупные кредитные организации и ИБ-компании тоже в курсе этой схемы.

Как отметил специалист Kaspersky Алексей Марченко в беседе с «Известиями», интерес фишеров к Google Формам пришёлся на вторую половину 2021 года. Атакующему требуется лишь создать опрос с единственным пунктом, который он же сам и заполняет.

Особенность метода заключается в том, что мошенник вписывает в поле ответа ссылку на фишинговый сайт вместе с фразой-приманкой вроде «Вам положена компенсация денежных средств». В качестве контакта для получения уведомления атакующий указывает почту потенциальной жертвы.

Таким образом, пользователь получает уведомление о прохождении опроса и само сообщение преступника, содержащее ссылку. Эксперты считают, что доверие граждан к сервису «Google Формы» играет на руку злоумышленникам. Также несомненным плюсом является уже вышеупомянутый обход фильтров спама.

Представители кредитных организаций ВТБ, Райффайзенбанк, «Ренессанс Кредит», ПСБ и Росбанк заявили, что им известно об этой схеме.

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