В России в пилотном режиме заработала посадка в поезд по биометрии

В России в пилотном режиме заработала посадка в поезд по биометрии

В России в пилотном режиме заработала посадка в поезд по биометрии

Первый вице-премьер, заместитель председателя правительства — руководитель аппарата правительства РФ Дмитрий Григоренко в ходе пленарной сессии конференции Data Fusion объявил, что в России в пилотном режиме запущена возможность посадки пассажиров в поезд с использованием биометрии.

Об этом сообщил РБК. Чтобы воспользоваться новой возможностью, пассажиру необходимо иметь подтверждённую учётную запись в Единой биометрической системе (ЕБС).

Зарегистрироваться в системе можно в уполномоченном банке или воспользоваться выездной регистрацией. В ближайшем будущем, как ранее сообщалось, пройти регистрацию в ЕБС также можно будет в МФЦ и в розничных салонах операторов связи.

При этом, как пояснили в РЖД, биометрия не станет единственным способом идентификации. У пассажиров сохранятся и другие варианты подтверждения личности, в том числе предъявление документов проводнику.

Пока пилотный режим посадки по биометрии действует на трёх маршрутах: Москва — Кострома, Москва — Иваново и Москва — Нижний Новгород с отправлением с Восточного вокзала. На время пилотного этапа проекта в РЖД всё равно рекомендуют иметь при себе паспорт или иной документ, удостоверяющий личность.

Как отметил корреспондент РИА Новости, для прохождения идентификации по биометрии достаточно сообщить о желании воспользоваться этой возможностью проводнику. После этого пассажиру нужно в течение нескольких секунд посмотреть в камеру служебного планшета.

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