В США начались масштабные киберучения

В США начались масштабные киберучения

В США начались испытания новой системы противостояния кибератакам, которая призвана защитить в первую очередь системы энерго- и водоснабжения, а также банки. Как сообщается в заявлении министерства национальной безопасности, в учениях примут участие тысячи специалистов в этой области из госструктур и частных фирм.



Главной задачей учений под названием "'Cyber Storm III" является испытание способности США противостоять массированным хакерским и вирусным атакам, направленным на нейтрализацию важнейших систем страны, в том числе электроснабжения, водоснабжения и банковской сети. Кроме того, планируется проверить работоспособность разработанного администрацией Обамы плана по реагированию страны на угрозы в сфере кибербезопасности.

"По сути, учения проверяют сопротивляемость страны", - говорится в заявлении министерства внутренней безопасности. Их цель - выявить недостатки в недавно разработанном по поручению президента США Барака Обамы Национальном плане реагирования на киберугрозы.

"Разрушительная кибератака вполне реальна, и мы должны быть к ней готовы", - заявил глава нового военного подразделения по борьбе с киберпреступностью Кейт Александер.

В рамках учений, как сообщил их руководитель Бретт Лэмбо, будет имитирована кибератака на правительственные компьютерные сети, а также сети, используемые представителями бизнеса и рядовыми пользователями. При этом, все атаки будут смоделированы, никакого реального вреда этим компьютерным сетям нанесено не будет.

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