Плата за зарубежный трафик не поможет ограничить использование VPN

Плата за зарубежный трафик не поможет ограничить использование VPN

Плата за зарубежный трафик не поможет ограничить использование VPN

Введение платы за зарубежный трафик не поможет ограничить использование средств обхода блокировок. Многие из них уже давно научились маскировать свой трафик под российский, пропуская его через промежуточные узлы внутри страны.

Об этом сетевой «Газете.Ru» рассказал программный инженер и эксперт в области информационной безопасности Пётр Осетров. По его словам, крупные сервисы уже больше года используют маршрутизацию трафика через промежуточные узлы в России.

«Оператор просто не видит следующие узлы при дальнейшей маршрутизации трафика и технически видеть этого не может. Зарубежный маршрут будет обслуживаться уже не мобильным оператором, а промежуточным сервером, который находится вне его контроля — как правило, где-то в российском дата-центре», — уточнил эксперт.

Такой обход появился не как реакция на возможное введение платы за зарубежный трафик, а как способ обойти ограничения прямого доступа ко многим зарубежным сервисам, которые блокируются на уровне систем глубокой фильтрации пакетов (DPI). Этот подход известен как TCP 16–20.

В результате пользователи таких VPN, скорее всего, не почувствуют введения платы за зарубежный трафик: необходимые механизмы обхода разработчики реализовали уже давно.

Информация о возможном введении платы за зарубежный трафик в России начала появляться с конца марта. В апреле она получила подтверждение применительно к мобильным сетям. Однако операторы, как сообщалось ранее, оказались технически не готовы к таким изменениям.

AppSec Solutions разработала ИИ-файрвол для защиты LLM-систем

AppSec Solutions сообщила о разработке ИИ-файрвола — продукта для защиты систем с искусственным интеллектом и фильтрации запросов к большим языковым моделям. Разработкой занималась команда AppSec Solutions, входящая в группу компаний.

Решение ориентировано на компании, которые уже используют LLM в бизнес-процессах или только планируют внедрять нейросети.

Основная задача ИИ-файрвола — проверять входящие запросы и снижать риски, связанные с небезопасным использованием моделей.

Такие инструменты становятся всё актуальнее по мере того, как ИИ-сервисы начинают работать с корпоративными данными, внутренними системами и пользовательскими обращениями. Среди типичных рисков — инъекции в промпты, попытки обойти ограничения модели, утечки чувствительной информации и нежелательная генерация ответов.

Swordfish Security уже занимается темой безопасности ИИ. Ранее компания подготовила общедоступный фреймворк безопасности ИИ, с помощью которого организации могут оценивать зрелость и защищённость систем с применением нейросетей. Заявляется, что он адаптирует международный опыт к российскому законодательству и локальной практике.

Появление ИИ-файрвола выглядит логичным продолжением этой работы. Рынок постепенно приходит к простой мысли: подключить LLM к продукту или внутреннему сервису уже недостаточно. Нужно ещё понимать, кто и как с ней взаимодействует, какие запросы проходят внутрь системы и какие данные могут выйти наружу.

По сути, Swordfish Security развивает направление прикладной защиты ИИ-систем не на уровне общих разговоров про риски нейросетей, а через инструменты, которые должны встраиваться в реальные корпоративные сценарии.

К слову, команда AM Live провела день в офисе ГК Swordfish Securirty и выяснила, как развивают защиту ИИ уже сейчас и как она будет выглядеть в будущем. Кибербезопасность, разработка и искусственный интеллект; как на самом деле работает команда, которая создаёт продукты в условиях, где ещё нет готовых правил, стандартов и людей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru