США не могут защитить себя от киберпреступников

США не могут защитить себя от киберпреступников

У Вооруженных сил США не хватает ресурсов для того, чтобы должным образом обеспечить стране кибербезопасность, заявил глава киберкомандования в Пентагоне.



«Мы очень уязвимы, и любой кризис очень быстро отразится на наших киберподразделениях», – заявил в обращении к конгрессу генерал Кит Александр. По его словам, безопасность компьютерных систем Пентагона на сегодняшний день обеспечена на троечку, хотя в последние годы ситуация улучшилась значительно, передает rcreated.com.

По данным военных, правительственные компьютерные системы США подвергаются кибератакам миллионы раз в день.

Разногласия в конгрессе по поводу бюджета задерживают разработку новой системы киберзащиты, инициированную Агентством национальной безопасности США.

Некоторые американские законодатели полагают, что угроза «кибервойн» сильно преувеличена.

Глава киберкомандования Александр пытается разубедить скептиков: «Мы не можем допустить, чтобы киберпространство стало территорией, которой наши реальные и потенциальные враги могли бы воспользоваться во вред нам и нашим союзникам. Это не гипотетическая, а реальная угроза».

Власти США признают, что преступникам и террористам все лучше и чаще удается взламывать государственные и частные системы в целях шпионажа, завладения информацией или же нанесения урона целым инфраструктурам.

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