NIST поможет американским госведомствам правильно использовать "облачные" технологии

NIST поможет американским госведомствам правильно использовать "облачные" технологии

Соответствующие цели преследует доклад Национального института технологий и стандартизации США, вышедший в свет 2 февраля текущего года. Согласно документу, одними из основных задач, которые необходимо решать при использовании "облачных" технологий, являются обеспечение надлежащей безопасности и управление рисками.



Доклад под названием "Руководство по обеспечению безопасности и конфиденциальности при использовании общедоступных "облачных" вычислений" был подготовлен институтом по запросу федерального инфокомиссара Вивека Кандры. С помощью этого документа г-н Кандра намерен ускорить процесс перехода правительственных учреждений к широкому использованию cloud-технологий: доклад NIST, в сущности, представляет собой набор стандартов и директив, которыми те или иные ведомства могут руководствоваться при переводе приложений и данных в "облако".


В документе, в частности, утверждается, что "сочетание легкодоступности "облачных" сервисов и отсутствия организационных мер контроля деятельности работников, пользующихся подобными службами в произвольном порядке, может создавать серьезные проблемы". По мнению авторов, "без надлежащего управления вычислительная инфраструктура организации может превратиться в нестабильное и неуправляемое смешение уязвимых сервисов". 


Разработчики документа постарались подробно проанализировать наиболее существенные вопросы и проблемы безопасности и конфиденциальности информации, обрабатываемой в "облаке". К примеру, в докладе освещен ряд моментов, связанных с локализацией информации: часто поставщик услуг не может или не желает предоставить клиенту точную информацию о том, где именно хранятся и обрабатываются его данные - а, следовательно, организация не располагает возможностью определить, установлены ли необходимые контуры защиты сведений и выполнены ли поставщиком требования, предъявляемые к системе защиты информации различными нормативными актами.


Ставит NIST и иные вопросы - например, об ответственности поставщика услуг за вверенные ему сведения (что имеет особое значение для государственных ведомств), об утрате непосредственного контроля над многими аспектами безопасности и необходимости оказания "беспрецедентного" доверия оператору "облака", об обострении инсайдерской угрозы, о проблематичности установления владельца информации, об усложнении процессов оценки и управления рисками и т.д.


Авторы документа призывают обратить особое внимание на архитектуру "облачной" системы, на поддержку оператором механизмов авторизации и аутентификации, а также на комплекс мер по обеспечению безопасности серверов и хранящихся там данных, которые принимает поставщик услуг делегированных вычислений. При этом подчеркивается, что все подобные вопросы должны быть рассмотрены и обработаны еще на стадии планирования, а не после того, как приложения и данные уже портированы в "облако".


Не менее важны и юридические аспекты. Операторы часто не имеют никакого представления о том, каковы требования к безопасности и конфиденциальности, принятые отдельными организациями-клиентами; в силу этого те или иные ведомства могут обнаружить, что предлагаемые "облачным" поставщиком условия обслуживания им попросту не подходят. В таких случаях NIST рекомендует инициировать переговоры с оператором в целях заключения дополнительных соглашений - например, по типу стандартного договора на делегирование выполняемых работ.


Ознакомиться с оригиналом документа можно здесь.

" />

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