Лаборатория Касперского случайно скачала секретные документы АНБ

Лаборатория Касперского случайно скачала секретные документы АНБ

Лаборатория Касперского случайно скачала секретные документы АНБ

Засекреченные материалы, принадлежащие Агентству национальной безопасности (АНБ) США, попали к специалистам «Лаборатории Касперского» случайно, заявил Associated Press глава компании Евгений Касперский.

Касперский утверждает, что файлы оказались у специалистов компании во время сбора информации о хакерской группировке Equation Group, которая якобы сотрудничала с АНБ. По словам бизнесмена, узнав о неожиданной находке, он потребовал немедленно удалить эти данные. О том, связывались ли сотрудники «Лаборатории» с представителями АНБ, Касперский не сообщил, пишет lenta.ru.

Шпионский скандал вокруг крупнейшего российского производителя антивирусного софта разгорелся в начале осени. Тогда издание The Wall Street Journal (WSJ) опубликовало информацию о том, что российским киберпреступникам удалось завладеть данными АНБ с помощью антивируса, выпущенного «Лабораторией». В 2015 году хакеры якобы по заказу российских властей взломали личный компьютер подрядчика АНБ, снабженный софтом Касперского.

Заявление основателя «Лаборатории» о случайном скачивании косвенно указывает на то, что взломанным подрядчиком были названы завербованные спецслужбами США участники хакерской банды.

После разоблачения Касперского в западных СМИ американские госучреждения бойкотируют антивирусные продукты, разработанные «Лабораторией».

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