Украденный в Лондоне ноутбук нашёлся в Тегеране

Украденный в Лондоне ноутбук нашёлся в Тегеране

 На сегодняшний день на рынке ИБ появляется все больше программного обеспечения, позволяющего отслеживать местонахождение похищенных устройств. Несмотря на то, что эта функция может быть весьма полезна, следует помнить, что на данный момент возможности подобных приложений весьма ограничены.

В этом смысле показательным является случай, произошедший с жителем Великобритании. 4 февраля текущего года Дом дель Торто (Dom del Torto), проживающий в Лондоне, обнаружил, что его квартиру ограбили. Основной добычей воров стал iPad и MacBook Pro. По словам Дом дель Торто (Dom del Torto), желая обезопасить MacBook от воров, он установил на устройство специальное приложение анти-вор - Hidden. Данное приложение способно отслеживать местонахождение похищенного устройства, а также делать снимки пользователя украденного устройства и производимых на нем действий. Для этого программа использует камеру устройства. Однако существенным недостатком этого приложения является то, что для определения местонахождения украденного устройства необходимо, чтобы его включили и подключили к Интернет.

В случае с дель Торто это произошло только через месяц. 23 марта текущего года он получил несколько снимков новых хозяев своего MacBook. По данным Hidden, устройство находилось за несколько тысяч километров от Лондона - в Тегеране.

Таким образом, Hidden выполнила свою функцию, определив местонахождение похищенного устройства. Однако на данном этапе эта информация является практически бесполезной для бывшего владельца MacBook, так как вернуть его уже не представляется возможным.

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