Каждая десятая точка доступа Wi-Fi нарушает закон об идентификации

Каждая десятая точка доступа Wi-Fi нарушает закон об идентификации

Каждая десятая точка доступа Wi-Fi нарушает закон об идентификации

Нарушения, связанные с отсутствием идентификации пользователей, обнаружили у 10% точек беспроводного доступа в интернет в публичных местах в I полугодии 2017 года, сообщается в четверг на сайте Роскомнадзора.

"В 10% случаев были выявлены нарушения, связанные с отсутствием идентификации пользователей. Наибольшее количество данных нарушений зафиксировано на территории Центрального и Южного федеральных округов", - говорится в сообщении.

Данные были получены в результате проверки более чем 7 тыс. точек доступа Wi-Fi. В 2015 году нарушения фиксировались в 90% случаев, подчеркнули в ведомстве, пишет tass.ru.

Отмечается, что всего с начала года было составлено 185 протоколов об административных правонарушениях. В 1% случаев было выявлено отсутствие блокирования доступа к запрещенной для распространения информации.

Необходимость регистрации пользователей в сетях публичного беспроводного интернета предусматривает федеральный закон от 5 мая 2014 года. Роскомнадзор регулярно проводит рейды по контролю выполнения закона. В ведомстве отмечают, что "результаты свидетельствуют о значительном росте дисциплины со стороны организаторов сетей".

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