Датацентры слабо готовы к атакам хакеров

Датацентры слабо готовы к атакам хакеров

...

Согласно представленным сегодня ассоциацией AFCOM данным, около 40% датацентров не готовы отражать хакерские атаки, даже в том случае, если они не отличаются особой изощренностью. В ассоциацию AFCOM входят многие операторы датацентров в разных странах.

Кроме того, в опросе AFCOM выяснилось, что примерно треть датацентров до сих пор используют в своей работе мейнфреймы, однако в 2010-2011 годах практически все опрошенные заявили, что намерены заменить их на стоечные серверы. Наконец, в 15% случаев операторы датацентров сообщили, что развернули в том или ином виде облачные сервисы в тестовом или производственном режиме.

Публикация данных результатов состоялась на конференции Data Center World 28 октября. Согласно предоставленным данным, в опросе за этот год приняли участие 436 различных владельцев датацентров.

61% из них сообщили, что считают кибер-терроризм реальной угрозой своему бизнесу, причем лишь треть операторов заявили, что имеют средства, необходимые для восстановления данных после атак. 25% операторов заявили, что в их корпоративных политиках прописаны лишь процедуры, направленные на работу со взломанными серверами. 60% заявили, что имеют письменные инструкции на случай атак, но лишь 20% время от времени проводят обучения администраторов по отражению ИТ-нападений.

С другой стороны, 82% опрошенных сообщили, что они регулярно проверяют подотчетные им системы на предмет взлома.

"Мы рекомендуем операторам датацентров вырабатывать более четкие политики безопасности в области нападения хакеров, а также активнее внедрять зеленые технологии. Последнее особенно актуально для датацентров, находящихся в распоряжении правительственных агентств и ведомств", говорится в отчете.

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