Пользователь «Безопасность» вновь угоняет телеграм-аккаунты россиян

Пользователь «Безопасность» вновь угоняет телеграм-аккаунты россиян

Пользователь «Безопасность» вновь угоняет телеграм-аккаунты россиян

Российские пользователи Telegram снова сталкиваются с попытками взлома аккаунтов через сообщения от злоумышленников. В этой схеме мошенники используют никнейм «Безопасность» и устанавливают на аватарку логотип мессенджера, создавая видимость официального уведомления.

Жертве приходит сообщение с предложением усилить защиту данных. В нем содержится ссылка, ведущая на фишинговый сайт, имитирующий страницу аутентификации в Telegram.

Как предупреждают специалисты F.A.C.T.T., при попытке входа с помощью QR-кода злоумышленники получают полный доступ к аккаунту пользователя.

Подобные атаки фиксировались и ранее. Например, в марте злоумышленники разыгрывали сценарий ошибки антиспам-системы и уводят жертву на фишинговую страницу. А зимой прошлого года сообщения-приманки рассылались от имени администрации и техподдержки IM-сервиса, страницы для кражи учеток были замаскированы с помощью тайпсквоттинга.

Киберпреступники используют методы социальной инженерии, и защита аккаунта во многом зависит от внимательности пользователя. Чтобы не стать жертвой мошенников, рекомендуется:

  • Установить облачный пароль в Telegram;
  • Никому не передавать одноразовые коды безопасности;
  • Проверять подозрительные ссылки через Whois-сервисы перед их открытием.

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