В дарквебе продаются более 100 000 украденных аккаунтов ChatGPT

В дарквебе продаются более 100 000 украденных аккаунтов ChatGPT

В дарквебе продаются более 100 000 украденных аккаунтов ChatGPT

На торговые площадки дарквеба в период с июня 2022 года по май 2023-го просочились более 100 тысяч скомпрометированных аккаунтов OpenAI ChatGPT. Одних индийских учётных данных исследователи насчитали 12 632.

По данным компании Group-IB, аккаунты обнаружились в логах вредоносных программ, крадущих учётные данные. Эти инфостилеры также продаются на маркетплейсах тёмной сети.

«Число логов, содержащих взломанные аккаунты, достигло своего пика в мае 2023 года — 26 802. За последний год Азиатско-Тихоокеанский регион продемонстрировал самую большую цифру украденных учётных данных», — гласит отчёт Group-IB.

Другие страны, в которых было найдено наибольшее количество скомпрометированных аккаунтов: Пакистан, Бразилия, Вьетнам, Египет, США, Франция. Марокко, Индонезия и Бангладеш.

 

Подавляющее большинство логов с украденными учетными записями приходится на инфостилера Raccoon, а после него идут небезызвестные Vidar с RedLine.

«Многие организации интегрируют ChatGPT в свои процессы. Например, сотрудники могут использовать бота для оптимизации кода. Поскольку стандартная конфигурация ChatGPT сохраняет все переписки, в руки злоумышленников могут попасть важные данные, включая логины и пароли», — подчеркнул Дмитрий Шестаков из Group-IB.

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