Специалистов по безопасности зарплата не привлекает

Американский специалист по кибербезопасности получает $116 тысяч в год

Согласно новому исследованию Semper Secure, американские специалисты по кибербезопасности в среднем зарабатывают по $116 тысяч (€87 тысяч) в год. Средняя стоимость одного часа работы этих сотрудников составляет $55. На удивление, главной мотивацией для экспертов по компьютерной безопасности оказались вовсе не деньги, а любовь к технологиям и желание делать что-то важное.

56% из 500 экспертов, принявших участие в исследовании, говорят, что больше всего их привлекает огромное количество испытаний и вызовов, с которыми они сталкиваются каждый день. 44% респондентов утверждают, что заинтересованы в работе, из-за ее важности и значимости. 39% респондентов сказали, что наслаждаются своими ежедневными испытаниями, потому что любят технологии.

Что больше всего интересует специалистов в работе?

 

Интересы экспертов по кибербезопасности (видеоигры и другие развлечения).

Только 25% опрошенных сказали, что их высокая зарплата и отличная страховка являются для них главным стимулом для работы. Semper Secure утверждает, что большая часть экспертов по кибербезопасности работают в Калифорнии и штате Вашингтон. В основном специалисты работают на правительство, аэрокосмическую промышленность или другие производственные секторы экономики.

Самые желанные работодатели.


Как отмечают специалисты, проводившие исследования, большинство людей, работающих в этой сфере, редко меняют место работы и не гонятся за большими зарплатами или головокружительными премиями. Большая часть из них желает сотрудничать с федеральными организациями.

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