«Лаборатория Касперского» объявляет о выходе Critical Fix 3 для решения Kaspersky Anti-Spam 3.0 MP1

«Лаборатория Касперского» объявляет о выходе Critical Fix 3 для решения Kaspersky Anti-Spam 3.0 MP1

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает о выходе обновления Critical Fix 3 для решения Kaspersky Anti-Spam 3.0, предназначенного для защиты корпоративных пользователей от массовых нежелательных рассылок – спама.

В Critical Fix 3 исправлен ряд незначительных ошибок, присутствовавших в предыдущей версии решения, и добавлен ряд полезных усовершенствований и функциональных особенностей, позволяющих еще более повысить эффективность защиты клиентов от спама.

Важнейшим нововведением Critical Fix 3 стала резко возросшая частота обновлений антиспамовых баз – теперь обновления могут осуществляться каждые пять минут, что позволяет добиться значительно более быстрой реакции на проводящиеся в текущий момент спам-рассылки и эффективнее защитить пользователей от нежелательных сообщений. Это усовершенствование является особенно своевременным из-за резко возросшей в последнее время скорости проведения рассылок спамерами.

Кроме того, в новой версии Kaspersky Anti-Spam 3.0 была усовершенствована работа с собственным аналогом сервиса SURBL, в результате чего были сняты многие ограничения стандартных сервисов SURBL и, как следствие, заметно повышена эффективность фильтрации спама.
Получить дополнительную информацию о решении Kaspersky Anti-Spam 3.0 и загрузить обновление Critical Fix 3 для Kaspersky Anti-Spam 3.0 можно на странице продукта.

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