Анонимность в мессенджерах запрещена Госдумой

Анонимность в мессенджерах запрещена Госдумой

Анонимность в мессенджерах запрещена Госдумой

Госдума в первом чтении приняла законопроект о регулировании работы мессенджеров. Документ обязывает идентифицировать пользователей по номеру телефона или отказывать им в обмене сообщениями.

Документ в Госдуму внесли в конце мая депутаты Марина Мукабенова ("Единая Россия"), Олег Николаев ("Справедливая Россия") и Александр Ющенко (КПРФ).

Законопроект обязывает мессенджеры предоставлять свои услуги только пользователям, идентифицированным по абонентскому номеру. Основанием для этого служит договор об идентификации между сервисом с оператором связи, пишет ria.ru.

Кроме того, документ обязывает мессенджеры дать пользователям техническую возможность отказаться от получения сообщений других пользователей, а также обеспечить возможность рассылки сообщений по инициативе государственных органов.

Также должна быть предусмотрена возможность ограничить рассылку и передачу сообщений с данными, нарушающими российское законодательство. В случае невыполнения этих требований оператор связи может ограничить доступ к мессенджеру по решению уполномоченного органа на основании решения суда.

Ранее законопроект поддержал Роскомнадзор. По мнению ведомства, идентификация пользователей позволит эффективнее бороться с террористическими угрозами.

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