Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Специалисты «Лаборатории Касперского» предупреждают об атаках ранее неизвестного бэкдора, получившего имя Loki. Операторы вредоноса нацелились на российские предприятия самых разных отраслей — от машиностроения до медицины.

Как отметили в Kaspersky, Loki написан на основе распространённого фреймворка Mythic, чей исходный код доступен в Сети.

Mythic используется для удалённого управления целевым устройством в ходе имитации кибератак и проверки уровня защищённости систем. Неудивительно, что злоумышленники нашли ему применение.

С помощью Mythic можно создавать агенты на любом языке и под любую платформу с необходимой функциональностью. Киберпреступники разработали кастомную версию агента, которой дали имя Loki. Атакующие также не брезгуют использовать и другие общедоступные утилиты.

Исследователи из «Лаборатории Касперского» считают, что один из векторов проникновения Loki на компьютеры — электронная почта. Например, в одном из эпизодов эксперты обнаружили зловред в файлах с именами «смета_27.05.2024.exe», «На_согласование_публикации_<предприятие>.rar», «ПЕРЕЧЕНЬ_ДОКУМЕНТОВ.ISO».

Попав на целевое устройство, Loki может выполнять различные команды: скачивать и загружать файлы, запускать вредоносные инструменты и т. п.

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