CRN рекомендует использовать Zlock

CRN рекомендует использовать Zlock

Центр тестирования CRNtech международного издания CRN провел тестирование Zlock и рекомендовал его использование для защиты корпоративных информационных систем от утечек информации. «Даже хорошо обученные сотрудники могут представлять риск для данных в сети и даже самые совершенные средства защиты периметра сети не помогут предотвратить утечки данных с использованием периферийных устройств, — рассказывает о проблеме ответственный редактор CRN, автор обзора Эдвард Ф. Мользен. — Любые данные, хранящиеся в сети, могут быть записаны на DVD или USB диски и похищены».



Система Zlock относится к комплексу IPC-решений SECURIT и предназначена для защиты от утечек информации и контроля использования периферийных устройств и принтеров. Zlock позволяет гибко разграничивать доступ к USB-устройствам, контроллерам Wi-Fi, Bluetooth, IrDA и IEEE 1394, сетевым картам и модемам, FDD-, CD- и DVD-приводам, жестким дискам, портам COM и LPT, локальным и сетевым принтерам. Дополнительно в Zlock есть возможность архивирования (теневого копирования) информации, записываемой на внешние носители и распечатываемой на локальных и сетевых принтерах. Управление Zlock осуществляется через единую для всех IPC-решений SECURIT консоль управления.

«Мы считаем, что компания SECURIT может стать одним из лидеров рынка информационной безопасности, — резюмирует обзор г-н Мользен. — Центр тестирования CRN может смело рекомендовать Zlock в качестве продукта для обеспечения защиты локальных компьютеров и ноутбуков, особенно в ситуации, когда необходимо централизованно защитить все рабочие станции в корпоративной сети».

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