Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

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