Facebook грозит штраф в $1,63 миллиарда из-за недавней утечки

Facebook грозит штраф в $1,63 миллиарда из-за недавней утечки

Facebook грозит штраф в $1,63 миллиарда из-за недавней утечки

Европейские регуляторы, отвечающие за соблюдение конфиденциальности, рассматривают возможность оштрафовать Facebook на 1,63 миллиарда долларов в связи с утечкой, затронувшей аккаунты 90 миллионов пользователей.

Ирландская комиссия по защите данных (DPC) требует от социальной сети больше данных об утечке. В частности, ведомство интересует процент затронутых европейских пользователей Facebook.

Соответствующе требование было также озвучено регулятором в Twitter:

Напомним, что несколько дне назад Facebook подтвердила, что киберпреступникам удалось похитить информацию, которая помогла им получить контроль над 90 млн аккаунтов пользователей. В последние месяцы соцсеть изо всех сил старалась вернуть доверие пользователей, и такая ситуация точно не поспособствует этому.

В компании заявили, что этим 90 миллионам (из общего числа в 2,2 миллиарда пользователей) придется заново войти в свои учетные записи. Для 50 миллионов, которые были прямо затронуты этим инцидентом, соцсеть выведет специальное уведомление вверху новостной ленты.

По словам Facebook, злоумышленники могли получить доступ к именам пользователей, городам проживания и гендерной принадлежности. В компании подчеркнули, что преступники могли получить и другую информацию, но говорить об этом рано, поскольку расследование утечки находится на ранних стадиях.

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