Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

В телеграм-канале Управления МВД РФ по организации борьбы с противоправным использованием ИКТ опубликовано предупреждение о мошеннической схеме, нацеленной на сбор банковских реквизитов продавцов, использующих доски объявлений.

Злоумышленники под видом покупателя вступают в контакт с намеченной жертвой, выражая желание приобрести товар, но при этом оговаривают условие: сделка должна быть проведена на надежном сайте. Они якобы уже провели там платеж — в этом можно удостовериться, перейдя по указанной ссылке.

На самом деле этот сайт фишинговый. Если ввести в форму данные банковской карты и нажать кнопку «Получить деньги», мошенники завладеют информацией, позволяющей опустошить счет жертвы.

Стоит отметить, что приведенный киберкопами сценарий обмана продавцов на «Авито», «Юле» и проч. не нов. Он уже несколько лет используется, например, в рамках мошеннических операций, известных в ИБ-кругах как «Мамонт».

Таким же образом злоумышленники выманивают платежные данные у пользователей сайтов объявлений, которые приходят туда за покупками. В таких случаях обманщик представляется продавцом и тоже пытается увести намеченную жертву с легитимного сервиса (там может работать антифрод, способный выявлять и пресекать попытки поделиться фишинговой ссылкой).

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