Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы центра мониторинга и реагирования на инциденты в информационной безопасности обзавелись технологией защиты рабочих станций на базе системы Kaspersky EDR (Endpoint Detection and Response).

МТС RED помогает клиентам обнаруживать попытки проникновения в сеть или присутствие киберпреступников в инфраструктуре на конечных точках, таких как рабочие станции сотрудников и серверы.

Поскольку большая часть таргетированных атак начинаются именно со взлома устройств служащих, обнаружить и локализовать инцидент позволяет своевременный детект подозрительной активности на конечных точках.

Такой подход крайне предпочтителен, так как в ходе целевых атак хорошо подготовленные злоумышленники используют вредоносные программы и тактики, которые не всегда может выявить стандартный антивирус.

Система Kaspersky Endpoint Detection and Response (EDR) предназначена для обнаружения инцидентов на конечных точках и оперативного реагирования на них за счет централизованного управления в корпоративной сети.

Теперь эта технология стала доступна в сервисах МТС RED SOC, что позволит снять с заказчиков необходимость самостоятельно внедрять, настраивать и поддерживать продукт.

Нововведения помогут сократить временной интервал между выдачей рекомендаций по противодействию атаке и их реализацией. Это в некоторых случаях имеет критическое значение.

Сервис МТС RED SOC предоставляется по облачной модели. Минимальная скорость подключения — 14 дней, но скорость будет зависеть от числа рабочих станций и серверов.

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