Новая разработка Google Titan Key защитит пользователей от фишинга

Новая разработка Google Titan Key защитит пользователей от фишинга

Новая разработка Google Titan Key защитит пользователей от фишинга

Интернет-гигант Google готов поделиться с пользователями последней версий своего физического ключа безопасности. Благодаря именно этому ключу корпорации удалось добиться колоссального показателя безопасности — ни один из более 85 000 сотрудников не был взломан киберпреступниками с начала 2017 года.

Разработка Google — Titan Security Key — использует многофакторную аутентификацию для защиты пользователей от фишинговых атак.

Ключи безопасности выполняются в разных формах — это может быть USB-накопитель или брелок Bluetooth. Google в прошлом часто расхваливала свои разработки в этой области, называя их «самыми устойчивыми и мощными мерами борьбы с фишингом».

Что касается последней версии Titan Security Key, он выпускается как в виде USB, так и в Bluetooth-версии. В ближайшие несколько месяцев Titan Security Key будет доступен для продажи в онлайн-магазине Google.

Комплект, включающий обе реализации ключа, обойдется пользователям в $50. Если пожелаете купить лишь одну из версий Titan Security Key, то это будет стоить от 20 до 25 долларов США.

Используемое программное обеспечение разработано инженерами Google, которые тестируют его с начала 2017 года.

«Мы более чем уверены, что это надежная мера безопасности. Злоумышленникам будет крайне сложно обойти ее», — заявил менеджер продуктов Google Кристиан Бренд.

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