Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Недавний опрос, проведенный организацией Dimensional Research, показал, что только 20 % опрошенных компаний полностью удовлетворяют требованиям GDPR, 53 % находятся на пути к этому, а 27 % до сих пор не приступили к реализации требуемых нововведений.

ЕС (за исключением Великобритании) в этом плане далеко впереди — 27 % компаний соответствуют GDPR, для сравнения — в США таких компаний 12 %, в Британии — 21 %.

Многим еще предстоит проделать большую работу, 74 % полагают, что смогут полностью соответствовать требованиям GDPR к концу 2018 года, 93% считают, что к концу 2019 года.

Отчет также показывает значительный прогресс по внедрению мер, удовлетворяющих GDPR, который произошел за последние 10 месяцев. Количество компаний, которые практически справились с этим, выросло с 38 % до 66 % в США, и с 37 % до 73 % в Великобритании.

Соответствовать GDPR нынче не так дешево:

  • 27 % компаний потратили более полумиллиона долларов на соответствие GDPR;
  • 31 % компаний планируют потратить более полумиллиона долларов США на соблюдение GDPR с июня по декабрь 2018 года;
  • 18 % американских компаний потратили более 1 миллиона долларов на соблюдение требований, в Великобритании таких компаний 8 %, в ЕС также — 8 %.

Несмотря на все трудности, которые вызывает внедрение новых правил, 65 % компаний считают, что GDPR оказывает положительное влияние на бизнес. Лишь 15 % придерживаются противоположного мнения.

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