Брюс Шнайер считает шифрование единственным спасение от слежки

Брюс Шнайер считает шифрование единственным спасение от слежки

Эксперт по безопасности Брюс Шнайер (Bruce Schneier) считает, что кодирование данных спасает пользователей гаджетов и ПК от массовой слежки. Своими мыслями специалист поделился в интервью Softpedia.

По словам эксперта, для защиты от массового шпионажа подойдет любой тип кодировки информации. Если речь идет о борьбе с точечной слежкой, большинство решений от Google, Yahoo и другихинтернет-компанийничем не помогут. Популярные решения не эффективны для защиты от пристального внимания АНБ, но делаютвеб-серфингпользователя скрытым для любопытных родственников и знакомых.

Компании, включая вышеупомянутые, стараются всеми силами обезопасить собственные системы и инструменты. Google озабочена тем, чтобы закодировать ссылки между базами данных и сервисами, вроде Gmail. Кроме того, корпорация поменяла SSL сертификаты на 2048 RSA, что значительно обезопасило её клиентов.

«Кодирование — лучшая защита от массовой слежки. АНБ массово собирает информацию о пользователях. Бюджет АНБ, возможно, больше, чем у всех шпионских организаций подобного рода вместе взятых, но все равно она ограничена финансово и её возможности не безграничны», — сказал Шнайер.

АНБ уже несколько лет нарушает конфиденциальность пользователей в Сети. При этом власти США несколько раз заявляли, что будут вторгаться в приватную жизнь людей, если речь идет о национальной безопасности.

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