В марте резко выросло число атак на интернет-магазины косметики

В марте резко выросло число атак на интернет-магазины косметики

В марте резко выросло число атак на интернет-магазины косметики

С начала марта 2025-го эксперты направления WAF ГК «Солар» зафиксировали скачок числа сканирований интернет-магазинов косметики со стороны киберпреступников. Уже 1 марта количество таких попыток увеличилось вдвое по сравнению со средним уровнем февраля.

К 7 марта этот показатель вырос в девять раз, что свидетельствует об активном поиске уязвимостей, которые могут использоваться для атак, способных привести к финансовым потерям бизнеса и утечке данных пользователей.

Кроме того, отмечается значительный рост попыток провести SQL-инъекции на сайты, специализирующиеся на продаже парфюмерии и косметики. По сравнению со средним уровнем февраля, их количество увеличилось в 18 раз.

Такие атаки позволяют злоумышленникам внедрять вредоносный код в веб-приложения, а также получать несанкционированный доступ к базам данных, учетным данным пользователей и другой конфиденциальной информации.

Наблюдается также увеличение числа атак с использованием уязвимости Local File Inclusion (LFI), при которой веб-приложение позволяет злоумышленникам получать доступ к локальным файлам сервера.

Это может привести к компрометации критически важных данных, таких как криптографические ключи и базы данных с паролями. По сравнению с февралем количество таких атак к 7 марта увеличилось втрое.

В связи с ростом подобных угроз интернет-магазинам и другим компаниям, работающим в сфере онлайн-торговли, рекомендуется усилить меры кибербезопасности, уделяя особое внимание защите веб-приложений и данных пользователей.

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