SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

Система обнаружения вредоносных интернет-ресурсов SkyDNS основана на непрерывном машинном обучении и анализе поведения пользователей и является логичным шагом в процессе перехода от статичных списков категорированных ресурсов к динамически составляемым базам данных. Исследовательская группа SkyDNS разработала технологию, позволяющую детектировать вредоносные ресурсы с точностью 98%. 

Такие высокие результаты достигаются обработкой и анализом данных сервиса интернет-фильтрации SkyDNS с выявлением признаков вредоносности интернет-ресурсов, зависящих от группового поведения пользователей сервиса.

Помимо оценки коллективного поведения пользователей сервиса фильтрации оценивается ранжирование вредоносности и легитимности интернет-ресурсов. Эти ранги непрерывно рассчитываются для всех интернет-ресурсов, запрашиваемых пользователями сервиса. 

Объединение разнородных признаков и методов в единую модель машинного обучения позволяет новой системе SkyDNS достичь точности 98% в детектировании всех видов вредоносных ресурсов в реальных условиях. 

По словам Дмитрия Вострецова, генерального директора SkyDNS: "Технология, разработанная нами, выводит СкайДНС на другой, намного более высокий уровень, теперь мы можем наравне с Яндексом и Лабораторией Касперского самостоятельно выявлять и блокировать управляющие центры ботнетов и прочие вредоносные ресурсы. За счет этой технологии мы получаем конкурентное преимущество, так как обнаруживаем и блокируем вредоносные ресурсы, пропускаемые аналогичными системами других вендоров." 

После интеграции системы в сервис контент-фильтрации SkyDNS, база вредоносных ресурсов сервиса увеличилась на 66% и ежедневно пополняется новыми вредоносными ресурсами, обеспечивая высокий уровень защиты пользователей сервиса от существующих и новых интернет-угроз. 

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