МВД России задержало мошенника, пытавшегося украсть 20 млн рублей

МВД России задержало мошенника, пытавшегося украсть 20 млн рублей

МВД России задержало мошенника, пытавшегося украсть 20 млн рублей

Злоумышленник попытался похитить деньги с банковских счетов, оформив «клон» сим-карты по поддельному паспорту. Его задержали в Санкт-Петербурге и заключили под стражу.

Неизвестный житель Красноярского края получил от сообщников поддельный паспорт, в котором была его фотография, но чужие персональные данные. Злоумышленник использовал внешнее сходство с реальным владельцем документа.

С этим поддельным паспортом он обратился в офис мобильного оператора и запросил дубликат сим-карты, ссылаясь на её якобы утерю. Получив новый экземпляр, преступник получил доступ к банковским счетам жертвы и вывел с них около 20 миллионов рублей. Большую часть похищенных средств он перевел сообщникам, оставив себе лишь небольшую долю.

Сотрудники уголовного розыска Отдела МВД России по Красносельскому району Москвы возбудили уголовное дело по ч. 4 ст. 159 УК РФ («Мошенничество, совершенное организованной группой или в особо крупном размере»).

Подозреваемого задержали в Санкт-Петербурге. Как сообщила официальный представитель МВД России Ирина Волк, суд избрал ему меру пресечения в виде заключения под стражу. Ведутся поиски соучастников преступления.

Между тем практика показывает, что в судах подобные преступники нередко получают относительно мягкие приговоры. Например, хакеров, укравших почти 5 миллионов рублей у «Яндекс Такси», освободили от заключения в колонии, зачтя в срок наказания время, проведенное под домашним арестом.

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