Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Очередная мера борьбы с распространителями ложной информации была предпринята социальной сетью Facebook. Компания решила ввести шкалу оценки профилей пользователей «от нуля до одного», по которой будет определяться степень благонадежности того или иного пользователя.

Основная цель этой меры — пресечь распространение так называемых фейковых новостей и ложной информации.

Примечательно, что представители соцсети не раскрыли, как именно будет оцениваться тот или иной пользователь. На основании каких критериев будет присуждаться рейтинг пока тоже непонятно.

Причина, по которой в Facebook не раскрывают эту информацию, довольно проста — если распространителям дезинформации и другим злоумышленникам станут доступны эти данные, они не преминут использовать их в своих целях.

Это бы свело на нет все попытки компании бороться с фейковыми новостями.

Сегодня также стало известно, что социальная сеть «почистила» свою платформу, как и смежный сервис Instagram, от части русских и иранских аккаунтов. В качестве причины социальная платформа указала подозрительные действия, имевшие характер организованной деятельности.

По словам представителей соцсети, создавались целые сети аккаунтов, которые вводили других пользователей в заблуждение.

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