Пентагон рассказал о стратегии использования ИИ против России и Китая

Пентагон рассказал о стратегии использования ИИ против России и Китая

Пентагон рассказал о стратегии использования ИИ против России и Китая

Во вторник Пентагон объявил о новой стратегии США, основой которой будет использование искусственного интеллекта для противостояния России и Китаю. Именно так, по словам Пентагона, Штаты смогут конкурировать с технологическим прогрессом своих основных оппонентов.

«Другие государства — в основном Россия и Китай — значительно инвестируют в технологию использования искусственного интеллекта в военных целях», — значится в документе под названием «Harnessing AI to Advance Our Security and Prosperity», часть которого цитирует издание The Hill.

«Такое положение вещей может значительно ослабить наше технологическое преимущество, а также дестабилизировать свободный и открытый международный порядок. США совместно со своими союзниками и партнерами должны усилить свою позицию за счет использования искусственного интеллекта».

Согласно новой стратегии, Министерство обороны США будет использовать ИИ для «укрепления безопасности, мира и стабильности в долгосрочной перспективе».

Специальный центр JAIC (Joint Artificial Intelligence Center), который занимается вопросами искусственного интеллекта, будет возглавлять и координировать первые пилотные проекты. В это понятие будет входить проведение специальных учений, в ходе которых проверят уровень защиты и возможность противостояния кибератакам.

Глава JAIC Джек Шэнахэн заявил репортерам, что бюджет всего проекта на текущий финансовый год равен $90 миллионам.

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