Fortinet сертифицировал производство в России

Fortinet сертифицировал производство в России

Российское представительство компании Fortinet, и компания SafeLine, объявляют об успешном завершении процедуры сертификации аппаратного межсетевого экрана FortiGate-60C. Устройство FortiGate-60C, с производительностью 1 Гб/с, стало первым продуктом в широком спектре решений компании Fortinet, получившим сертификат ФСТЭК.



Сертификат Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) подтверждает соответствие устройства FortiGate-60C требованиям руководящего документа «Средства вычислительной техники. Межсетевые экраны. Защита от несанкционированного доступа. Показатели защищенности от несанкционированного доступа к информации» по 4-му классу защищённости для межсетевых экранов (РД МЭ-4). Сертифицированный аппаратный межсетевой экран FortiGate-60C может использоваться для создания автоматизированных систем до класса защищенности 1Г включительно и при создании информационных систем персональных данных до 2-го класса включительно (ИСПДн К2).

Сертификация осуществлена по схеме сертификации производства. Полученный сертификат достаточен для защиты конфиденциальной информации и персональных данных в большинстве информационных систем персональных данных.

Получение сертификата ФСТЭК для устройства FortiGate-60С подтверждает высокую надёжность и безопасность решений компании Fortinet, а также является критически важным требованием при рассмотрении вопросов о применении данного устройства при построении или модернизации и расширении ИТ-инфраструктур в государственных организациях.

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