DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

Агентство перспективных оборонных исследований Министерства обороны США начинает работу над проектом под названием CINDER, целью которого является создание новых методов обнаружения деятельности инсайдеров – людей, имеющих легальный доступ к секретной информации в военных компьютерных сетях, и использующих его в незаконных целях.

Поскольку сами по себе действия инсайдера практически не отличаются от действий лояльного сотрудника, выявление их сопряжено со значительными трудностями. Проект CINDER рассчитан на обнаружение специфических для инсайдерской деятельности признаков сетевой активности и создание соответствующих средств автоматического мониторинга сетей.

Несколько недель назад известный сайт Wikileaks опубликовал свыше 70 тыс. документов, касающихся военных операций США в Афганистане. Как утверждается, документы сайту передал армейский аналитик Брэдли Мэннинг, имевший доступ к сети передачи секретной информации SIPRNet министерства обороны США.

Аналитики отмечают, что для коммерческих компаний инсайдеры представляют даже большую угрозу, чем посторонние хакеры, но справиться с ними пока не удается.

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