Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Московская школьница перевела в общей сложности 3,8 млн рублей онлайн-гадалке, которая пообещала снять порчу и гарантировать успешную сдачу ЕГЭ. Для этого девушка использовала средства родителей, накопленные на первоначальный взнос по ипотеке.

Как сообщает телеграм-канал Mash, 16-летняя школьница познакомилась с гадалкой через мессенджер в декабре 2024 года. Первоначально стоимость «ритуала» составляла 500 рублей.

Почти сразу гадалка сообщила о «страшной порче», из-за которой девушка якобы не сможет сдать экзамены. Затем мошенница начала настаивать на проведении всё новых и более дорогих обрядов. За четыре месяца школьница перевела ей 1,1 млн рублей, 10 тысяч долларов и 16 тысяч евро — все из семейных сбережений. Когда деньги закончились, гадалка просто удалила переписку и исчезла.

Пропажу средств родители обнаружили накануне сделки по внесению ипотечного взноса. Дочь сразу призналась в случившемся. После этого семья обратилась в правоохранительные органы. Сейчас проводится расследование.

Этот случай — не единичный. В октябре 2024 года прокуратура Москвы сообщила о возбуждении уголовного дела по факту хищения 265 тысяч рублей под видом проведения магических ритуалов и обрядов.

В начале марта 2025 года, как сообщали СМИ, мошенница-таролог выманила данные банковской карты у клиентки и похитила со счёта более 1,2 млн рублей — не прерывая при этом гадание.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru