С марта по май — 4 млн атак ботов на продажу билетов онлайн

С марта по май — 4 млн атак ботов на продажу билетов онлайн

С марта по май — 4 млн атак ботов на продажу билетов онлайн

С марта по май 2025 года специалисты по кибербезопасности зафиксировали более 4 миллионов визитов с признаками ботов на один из крупнейших российских сайтов по продаже транспортных билетов. Как правило, такие автоматические программы используют для массового бронирования или покупки мест.

Подозрительные сессии, на которые указали специалисты «Лаборатории Касперского», блокируются системой в реальном времени. Боты позволяют злоумышленникам отслеживать направления и скупать билеты в автоматическом режиме.

Часто это делается с целью перепродажи — билеты затем появляются у посредников с наценкой. Иногда боты бронируют билеты массово по целым направлениям, создавая видимость дефицита.

В результате обычные пользователи не могут купить билеты напрямую и вынуждены обращаться к перекупщикам. Это не только неудобно, но и может сорвать планы на поездку.

Летом активность таких мошенников, как правило, возрастает: сезон отпусков — выгодное время для перепродажи. Хотя чаще всего подобные схемы встречаются в индустрии концертов и мероприятий, туристическая сфера тоже оказывается в зоне риска.

Чтобы усложнить жизнь ботам, компании рекомендуют отслеживать аномалии в трафике, анализировать поведение пользователей, применять защитные механизмы вроде антифрода и случайных задержек в повторном появлении возвращённых билетов в продаже — это мешает автоматическому отслеживанию и быстрому перехвату мест.

Пассажирам же советуют не покупать билеты у частных продавцов и не делиться своими личными данными с третьими лицами.

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