США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

Американские высокопоставленные чиновники заявили, что государственные киберпреступники Ирана, Китая и России пытались воздействовать на избирателей во время промежуточных выборов в США (прошли 6 ноября). Однако политики также отметили, что не было зафиксировано ни одной попытки вторжения в системы голосования.

Такой информацией поделился Дэн Коутс, американский политик, член Республиканской партии, сенатор США от штата Индиана и Директор Национальной разведки. По словам Коутса, разведка не смогла обнаружить участие иностранных сил, которые бы смогли повлиять на результаты выборов.

Об этом свидетельствует отчет, который Коутс предоставил главе США Дональду Трампу.

«На данный момент у разведки нет информации о какой-либо форме компрометации нашей избирательной инфраструктуры, которая бы смогла помешать проведению выборов, подделать количество голосов или нарушить ход честного голосования», — говорится в документе, часть которого процитировало издание Reuters.

«Однако мы имели возможность наблюдать, как Россия, Китай и Иран проводили кампании в цифровом пространстве по продвижению своих интересов».

Коутс не предоставил никаких деталей относительно того, что именно представляли собой эти кампании и киберактивность зарубежных оппонентов.

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