Кража личных данных через интернет страшней террора и «птичьего» гриппа

Кража личных данных через интернет страшней террора и «птичьего» гриппа

Согласно результатам опроса, проведенного в январе по заказу Opera Software, вероятность использования сетевыми мошенниками украденной в интернете персональной информации тревожит 22-29% пользователей из США, Японии и России.



Онлайн-анкетирование по проблеме приватности в Сети провела маркетинговая компания YouGov. От каждой страны в нем приняли участие свыше 1000 взрослых (старше 18 лет) представителей интернет-сообщества. Как выяснилось, потеря контроля над персональными данными, выложенными в Сеть, является одним из главных несчастий, которые, по мнению респондентов, могут с ними случиться, передает securelist.com

Около 38% наших соотечественников (намного больше, чем американцев и японцев) считают, что владельцы социальных сетей собирают слишком много информации о поведении пользователей в Сети. Американцы склонны скорее обвинять в слежке государство (35%), а японцы — держателей интернет-магазинов (33%). Большинство участников опроса сошлись во мнении, что вход в интернет с ПК или лэптопа намного безопаснее, чем с мобильного телефона.

Около половины россиян и американцев полагают, что пользователи сами должны отвечать за собственную безопасность в Сети и сохранность конфиденциальной информации. Японцы скорее готовы переложить эту обязанность на плечи интернет-провайдеров. При этом главным инструментом защиты приватности подавляющее большинство респондентов назвали антивирус. Половина россиян также уповают на свое умение выбирать пароли, а 38% регулярно чистят журнал обозревателя.

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