MasterCard отрицает факт передачи Google информации о покупках клиентов

MasterCard отрицает факт передачи Google информации о покупках клиентов

MasterCard отрицает факт передачи Google информации о покупках клиентов

MasterCard открещивается от передачи данных о покупках своих клиентов интернет-гиганту Google. Представители платежной системы разъяснили, что СМИ изначально неправильно поняли и передали механизм взаимодействия между двумя корпорациями.

Ситуацию прояснила пресс-служба MasterCard, которая в своем заявлении сказала следующее:

«Во время совершения клиентом транзакции мы можем видеть только название ритейлера и общую сумму покупки. Отдельные услуги и товары, входящие в покупку, мы не видим».

Таким образом, как пояснили в MasterCard, Google — как и другим подобным клиентам — предоставляются только сведения, основанные на среднем чеке, и информация об объемах продаж без привязки к определенному клиенту.

«Продавцы предоставляют нам информацию о своих рекламных кампаниях — например, даты их старта и завершения, а MasterCard, в свою очередь, предоставляет им анализ тенденций расходования средств за этот период», — передали СМИ слова пресс-службы.

Ранее просочилась информация о том, что Google купила у Mastercard данные, которые помогают отслеживать покупки клиентов, совершаемые в магазинах. Сделка носила закрытый характер, однако информация о ней стала известна Bloomberg.

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