Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Apple подала патент в Ведомство по патентам и товарным знакам США. В этом патенте корпорация описывает возможности Siri хранить несколько голосовых профилей пользователей и распознавать, кто говорит с ней в данный момент. В патенте это описывается как некая «голосовая печать».

Таким образом, голосовой помощник сможет давать индивидуальные ответы каждому конкретному пользователю. Это будет полезно при работе, например, с календарем и списком дел.

Предполагается, что такая система также поможет улучшить конфиденциальность — будет исключена возможность разглашения личной информации одного пользователя другому.

Судя по всему, система предполагает, что Siri создаст для каждого пользователя что-то вроде отдельной библиотеки профиля. Она будет основана на использовании определенных слов и приложений. То есть голосовой помощник сможет более точно понимать запросы.

В корпорации считают, что такие нововведения помогут устройствам Apple HomePod, которые являются «сердцем» любого умного дома, лучше функционировать.

В этом месяце Apple также заверила пользователей своей продукции, что голосовой помощник Siri не «сливает» полученные от пользователя команды третьим лицам. В компании подчеркнули, что очень серьезно подходят к записи звука с микрофона устройств — приложения должны четко обозначать моменты, когда они используют микрофон.

Ранее пользователи обеспокоились постоянной прослушкой со стороны голосового помощника, были подозрения, что Siri ждет фразу «Привет, Siri», с помощью которой активируется система помощника.

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