Вышла R-Vision SGRC 5.0 с доработанным управлением уязвимостями

Вышла R-Vision SGRC 5.0 с доработанным управлением уязвимостями

Вышла R-Vision SGRC 5.0 с доработанным управлением уязвимостями

Вышла новая версия платформы R-Vision SGRC 5.0, предназначенной для автоматизации управления информационной безопасностью. Разработчики доработали функциональность проведения аудитов, учёта активов и управления уязвимостями.

Например, раздел «Аудиты» R-Vision дополнила в соответствии с пунктом 4 Указа №250 «О дополнительных мерах по обеспечению информационной безопасности Российской Федерации». Теперь там появились формы для проведения аудитов и шаблоны отчётов, с помощью которых пользователи буквально за пару кликов смогут подготовить все документы.

Но этим доработка раздела «Аудиты» не ограничилась: разработчики добавили функцию импорта и экспорта методик аудитов. Теперь у заказчиков есть гибкий инструмент для быстрого переноса настроек, установленных в тестовой среде, на основные серверы.

Раздел «Активы» также претерпел изменения. Были улучшены механизмы загрузки данных об активах. Пользователь теперь может автоматически загружать сведения в систему из файлов в формате Excel, CSV, JSON и XML. Это упростит перенос данных об активах.

Кроме того, R-Vision добавила важные нововведения в раздел «Уязвимости», где появились инструменты для создания и добавления уязвимостей вручную. При этом можно самостоятельно задавать параметры уязвимости и благодаря этому собирать информацию обо всех проблемах в безопасности.

Раздел «Уязвимости» теперь позволяет присвоить статус «Риск принят» — это подходит для тех уязвимостей, которые нельзя устранить, но пользователь осознаёт их существование. R-Vison SGRC 5.0 также может похвастаться усовершенствованной визуализацией данных на дашбордах.

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