NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

В качестве одного из шагов, которые помогут США справиться с возрастающими рисками в киберпространстве, Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал документ «NIST Special Publication 800-160 Volume 2, Systems Security Engineering: Cyber Resiliency Considerations for the Engineering of Trustworthy Secure Systems» («Обсуждение вопросов киберустойчивости для разработки надежных безопасных систем»).

В этом документе содержатся рекомендации, которые помогут организациям справиться с APT-угрозами (advanced persistent threat, развитая устойчивая угроза, целевая атака). На данный момент APT представляют серьезную проблему для организаций, так как могут подорвать критически важные аспекты деятельности.

Этот документ представляет собой продолжение ранее выпущенного «NIST Special Publication 800-160 Volume 1, Systems Security Engineering: Considerations for a Multidisciplinary Approach in the Engineering of Trustworthy Secure Systems», который на данный момент является главным руководством по обеспечению безопасности.

Во второй части рассматриваются действия, необходимые для разработки систем, способных защитить себя и сохранить работоспособность, также рассматриваются составляющие компоненты и сервисы, зависящие от этих систем.

Публикацию можно рассматривать как справочник по организации киберустойчивости, которая подразумевает способностью предвидеть, выдерживать, восстанавливаться и адаптироваться к неблагоприятным условиям и кибератакам.

Организациям будет крайне полезно ознакомиться с этим документом.

Напомним, ранее мы сообщали о том, что NIST опубликовал второй набросок предлагаемого обновления для «Проекта по улучшению кибербезопасности критической инфраструктуры» (Framework for Improving Critical Infrastructure Security). По словам NIST, он направлен на совершенствование кибербезопасности и упрощение использования Cybersecurity Framework.

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