В России массовый сбой в работе платежных сервисов

В России массовый сбой в работе платежных сервисов

В России массовый сбой в работе платежных сервисов

В работе Системы быстрых платежей (СБП) произошёл серьёзный сбой. Проблемы с переводами и оплатами возникли также у пользователей других банков и платёжных сервисов.

О неполадках начали сообщать региональные СМИ.

«На данный момент невозможно осуществить ни один перевод по СБП, с чем столкнулся и наш журналист. При этом официальных комментариев и сроков устранения неисправности пока не поступало», — пишет онлайн-издание «Тверские ведомости».

Сервис Downdetector также зафиксировал множество жалоб на проблемы в работе СБП. Больше всего сообщений поступило из Санкт-Петербурга и Ленинградской области, однако значительная их часть также пришлась на Тверскую область. Основные претензии касаются нестабильной работы сервиса, недоступности сайта и невозможности входа в мобильное приложение.

«Проблемы наблюдаются в Сбере, Т-банке, Яндексе. В первом случае сразу предупреждают о сбое и просят попробовать перевести деньги через 10 минут. В остальных — перевести средства просто не удаётся», — сообщает сайт «МК в Петербурге».

По данным РБК, сбой в работе СБП затронул также пользователей «Яндекс Пэй», ВТБ, Альфа-Банка и Озон Банка. Кроме проблем с переводами, пользователи этих сервисов столкнулись с невозможностью проведения платежей и пополнения карт.

В Национальной системе платёжных карт (НСПК), которая выступает оператором СБП, подтвердили наличие технических трудностей, но не раскрыли подробности: «НСПК фиксирует затруднения при обработке операций через СБП. Специалисты работают над их устранением. Остальные сервисы и системы НСПК функционируют в штатном режиме».

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