Крупные операторы доверят хранение пользовательских данных мелким

Крупные операторы доверят хранение пользовательских данных мелким

Крупные операторы доверят хранение пользовательских данных мелким

Кажется, операторы связи нащупали способ избежать трат огромного количества денег на исполнение «закона Яровой». Для этого федеральные операторы предоставят региональным услуги хранения данных пользователей.

На данный момент сама технология реализации такого проекта остается туманной. Также региональные операторы вполне обоснованно боятся высоких цен на такие услуги.

По сути, такая концепция представляет собой перекладывание ответственности за хранение пользовательских данных на менее крупных участников рынка. Именно такую возможность сейчас рассматривают такие крупные операторы, как «Мегафон», МТС и «Ростелеком».

Предварительно речь идет о двух видах подобных услуг — частичный и полный аутсорсинг. Менее крупным операторам могут предоставить хранение, например, голосового трафика, а крупным — хранение трафика.

Стоимость посчитают, опираясь на параметры сети.

Стоит отметить, что в настоящее время на рынке просто физически нет оборудования для таких услуг.

Ранее проскакивала еще более странная инициатива — возложить на Google часть расходов на исполнение «закона Яровой». Поскольку операторы отчаянно ищут способ соблюдения закона при минимальных тратах, было выдвинуто предложение обязать корпорации вроде Facebook и Google платить за трафик, который операторы обязаны будут хранить. 

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