Новая технология McAfee повысит эффективность обнаружения вредоносного ПО

Новая технология McAfee повысит эффективность обнаружения вредоносного ПО

Компания McAfee начинает внедрять новую технологию под названием Artemis, которая должна будет существенно повысить эффективность обнаружения вредоносных программ продуктами компании.

В McAfee отмечают, что традиционный подход к детектированию вирусов, троянов, шпионских модулей и прочих вредоносных компонентов основан на использовании локальных баз данных с цифровыми подписями. Однако загружаются эти базы данных по определенному расписанию, в связи с чем проходит определенное время между появлением новой угрозы и обновлением защиты. В итоге, в течение какого-то временного интервала ПК остается уязвимым для злоумышленников.

Система Artemis использует для обнаружения вредоносного ПО не локальную базу данных, а онлайновое хранилище цифровых подписей, обновляющееся практически в режиме реального времени. При выявлении подозрительного объекта система Artemis связывается с центральными серверами и проверяет, не представляет ли этот файл угрозы для пользователя. Весь процесс занимает минимум времени и никак не отражается на быстродействии клиентской системы.

Технология Artemis уже доступна в рамках службы McAfee Total Protection Service, ориентированной на предприятия малого и среднего бизнеса. В ближайшее время средства Artemis будут интегрированы в продукты McAfee для корпоративных и домашних пользователей. Дополнительная плата за использование Artemis взиматься не будет.

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