Perimetrix и PricewaterhouseCoopers объединяют усилия в борьбе против инсайдеров

Perimetrix и PricewaterhouseCoopers объединяют усилия в борьбе против инсайдеров

Компания Perimetrix и PricewaterhouseCoopers объявляют о начале сотрудничества в области реализации проектов по совершенствованию защиты конфиденциальной информации.

В отличие от других направлений информационной безопасности обеспечение режима конфиденциальности информации требует вовлечения всех бизнес-подразделений компании и разработки большого числа процедур и внутренних регулирующих документов. «Мы рады работать с PricewaterhouseCoopers, и надеемся, что наши совместные усилия позволят сократить сроки и повысить качество реализации режима секретности конфиденциальных данных на предприятиях», - сказал Евгений Преображенский, генеральный директор Perimetrix.

Сотрудничество Perimetrix и PricewaterhouseCoopers должно стать удачным объединением перспективных технологий и проверенной экспертизы. Использование технологических решений, предлагаемых компанией Perimetrix, позволяет значительно повысить уровень защищенности конфиденциальных данных внутри компании. С другой стороны, ресурсы PricewaterhouseCoopers, знание лучшего мирового опыта в сочетании с пониманием местных и отраслевых особенностей дает возможность при реализации проектов ставить информационную безопасность на службу бизнесу компании.

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