Microsoft добавит улучшенную защиту от фишинга через файлы OneNote

Microsoft добавит улучшенную защиту от фишинга через файлы OneNote

Microsoft добавит улучшенную защиту от фишинга через файлы OneNote

Microsoft готова усовершенствовать защиту от фишинга и распространения вредоносных программ через файлы Microsoft OneNote. В дорожную карту Microsoft 365 добавили новый пункт, посвящённый проблеме использования Microsoft OneNote в кибератаках.

Техногигант из Редмонда обещает, что улучшенные защитные механизмы станут доступны всем пользователям до конца апреля 2023 года.

«Мы планируем добавить продвинутую защиту при открытии или скачивании файлов в формате OneNote. Пользователи будут получать уведомления, если система заподозрит вредоносные намерения такого файла», — пишет Microsoft.

О переходе фишеров с ISO- и ZIP-вложений на Microsoft OneNote мы сообщали ещё в январе. Такие атаки преследовали цель — установить на компьютер жертвы вредоносную программу, открывающую доступ к устройству.

При открытии полученного файла с расширением «.one» стартовала и полезная нагрузка. При этом система выводила предупреждения, но это мало кого останавливало от запуска полученного по почте файла.

Уже в этом месяце эксперты рассказали, как защититься от заражения Windows через файлы OneNote. Для этого нужно установить шаблоны групповых политик Microsoft 365 / Microsoft Office, а после этого настроить соответствующие значения опций «Disable embedded files» и «Embedded Files Blocked Extensions».

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