Роскомнадзор хочет обмениваться с Китаем информацией о блокировке сайтов

Роскомнадзор хочет обмениваться с Китаем информацией о блокировке сайтов

Роскомнадзор хочет обмениваться с Китаем информацией о блокировке сайтов

Глава Роскомнадзора Александр Жаров предложил заместителю руководителя Администрации киберпространства Китая Жэнь Сяньляну наладить между аналогичными ведомствами России и Китая обмен информацией по случаям нарушения законодательств обеих стран интернет-ресурсами. Предложение было озвучено в ходе 4-й Всемирной конференции по управлению интернетом.

«Сначала мы хотели бы реализовать данный обмен информацией на уровне Администрации киберпространства Китая и нашего ведомства. Если это взаимодействие будет эффективным, можно задуматься о выходе с аналогичным предложением на международный уровень», — уточнил Александр Жаров.

Глава Роскомнадзора также пояснил, что в случае аналогичной инициативы на международном уровне, речь может идти о создании облачного сервиса, который послужит местом, куда регуляторы каждой страны будут выгружать ресурсы, нарушающие законодательство.

«Это позволит регулятору каждой страны получать информацию о тех сервисах, которые нарушают законодательство другой страны. Также удастся добиться более оперативного и точного обмена информацией и, что немаловажно, избежать блокировки добропорядочных сервисов, которые, не зная законов другой страны, могут их нарушать», — добавил господин Жаров.

Было отмечено, что подобное предложение было встречено с интересом.

Глава Роскомнадзора отметил, что около 75 % нарушающих законы России сервисов находятся вне российской юрисдикции.

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