АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

Статья 702 американского закона "О негласном наблюдении в целях внешней разведки", подразумевающая электронную слежку за гражданами, позволила Агентству национальной безопасности США (АНБ) собрать информацию о деятельности РФ в связи с американскими президентскими выборами в 2016 году, заявил в пятницу директор АНБ адмирал Майкл Роджерс.

"Без полномочий в рамках 702-й статьи мы не смогли бы собрать те сведения, которые легли в основу оценки разведывательного сообщества США относительно деятельности РФ во время выборов в США в 2016 году", — сказал Роджерс, выступая на конференции в вашингтонском Фонде наследия, пишет ria.ru.

Россия неоднократно опровергала и заявляла о бездоказательности обвинений в попытках оказать влияние на американские выборы.

Ранее министр юстиции и генеральный прокурор США Джефф Сешнс, а также директор национальной разведки Дэниел Коутс написали письмо в конгресс с предложением сделать бессрочным закон, позволяющий вести электронную слежку за гражданами. В своем обращении Сешнс и Коутс напоминают, что действие соответствующих поправок к закону "О негласном наблюдении в целях внешней разведки" заканчивается в конце этого года.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru