Red Hat подтвердил утечку через GitLab, а не GitHub

Red Hat подтвердил утечку через GitLab, а не GitHub

Red Hat подтвердил утечку через GitLab, а не GitHub

Red Hat столкнулась с серьёзным киберинцидентом. Группа, называющая себя Crimson Collective, заявила о краже почти 570 ГБ данных из внутренних репозиториев компании. Изначально сообщалось о компрометации GitHub, но позже в Red Hat уточнили: речь идёт о взломе одной из GitLab-инстанций, которую использовали исключительно для консультационных проектов.

По данным злоумышленников, в числе похищенного — около 800 Customer Engagement Reports (CERs).

Это внутренние документы для клиентов, которые могут содержать конфигурации инфраструктуры, данные об аутентификации, токены доступа и другую чувствительную информацию. Среди упомянутых организаций — Bank of America, T-Mobile, Walmart, Costco, FAA, ВМС США и даже Палата представителей.

В Red Hat подтвердили сам факт инцидента, но заявили, что остальные сервисы и продукты компании не затронуты, а программная цепочка поставок остаётся в безопасности:

«Мы приняли необходимые меры реагирования и на данный момент не видим признаков, что это повлияло на другие сервисы Red Hat», — отметили в компании.

По словам хакеров, доступ был получен примерно две недели назад. Они утверждают, что нашли в коде Red Hat токены, базы данных и другие конфиденциальные сведения, которые могли бы использовать для проникновения в инфраструктуру клиентов. Также группа опубликовала в Telegram списки якобы похищенных репозиториев и CER-документов.

Известно, что Crimson Collective пытались шантажировать Red Hat, но получили лишь формальный ответ с предложением оформить отчёт о найденной уязвимости через официальный канал.

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