Мошенники рассылают зловреды через письма о сборах на нужды СВО

Мошенники рассылают зловреды через письма о сборах на нужды СВО

Мошенники рассылают зловреды через письма о сборах на нужды СВО

Киберпреступники запустили массовую рассылку писем от имени российских банков, таких как Сбербанк, Т-Банк, ВТБ и другие. В этих сообщениях говорилось о якобы автоматическом списании денег на нужды военной операции в соответствии с распоряжением правительства.

Чтобы отказаться от списания, пользователям предлагали перейти по ссылке, которая приводила к загрузке вредоносных программ.

Эксперты Angara SOC предупреждают, что такие письма представляют серьёзную опасность. Переход по ссылке может привести к потере всех средств на счетах, а также к установке вредоносной программы, которая передаёт злоумышленникам конфиденциальные данные владельца устройства, включая фотографии, переписку и другую личную информацию.

Схема мошенничества не нова. Ещё в феврале 2024 года преступники использовали похожий способ: они рассылали письма с уведомлением о новом налоге. Для отказа от его оплаты предлагалось перейти по ссылке, которая вела на фишинговую страницу.

Там мошенники собирали данные банковских карт и учетных записей, что позволяло им снимать деньги со счетов или оформлять кредиты на имя пострадавших.

Чтобы избежать подобных угроз, эксперты советуют не переходить по ссылкам из писем, не скачивать приложения из сомнительных источников и не вводить личные данные на непроверенных сайтах.

В случае получения подозрительных уведомлений лучше сразу обратиться в банк, чтобы уточнить, действительно ли рассылка была отправлена от его имени. Соблюдение этих мер позволит сохранить деньги и защитить личные данные.

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