Очередная «ветеранская» утечка: скомпрометированы данные 70 млн человек

Очередная «ветеранская» утечка: скомпрометированы данные 70 млн человек

В Национальном управлении архивов и документации (National Archives and Records Administration (NARA)) произошла крупная утечка информации, в результате которой могут быть скомпрометированы персональные данные более 70 млн человек. Жертвами инцидента стали ветераны вооруженных сил США, передает компания Perimetrix

Персональные данные пострадавших от утечки, в том числе и номера социального страхования, хранились в NARA. Когда один и дисков RAID-массива с базой данных ветеранов вышел из строя, его отправили поставщику оборудования на диагностику. Анализ выявил непригодность винчестера к ремонту, и диск был передан третьей компании для утилизации. Конфиденциальные сведения с дисков при этом уничтожены не были. 

Как отмечается, тревогу по поводу происшествия поднял Хэнк Белломи (Hank Bellomy), один из ИТ-менеджеров NARA. Обеспокоенность менеджера объясняется, помимо прочего, тем, что он сам является ветераном американской армии и уже вынужден был поменять в этом году свои кредитные карты, поскольку они были скомпрометированы. Сотрудник также возмущен еще и тем, что NARA не планирует пока предоставлять ветеранам услугу кредитного мониторинга.

Следует отметить, что это далеко не первый случай, когда в результате утечки скомпрометированными оказываются персональные данные ветеранов. Напомним, что в 2006 г. в результате кражи ноутбука из американского Министерства по делам ветеранов (Department of Veteran Affairs) пострадали 26,5 млн бывших военнослужащих.

Источник

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