Новый инструмент использует игровой движок Apple для защиты macOS

Новый инструмент использует игровой движок Apple для защиты macOS

Новый инструмент использует игровой движок Apple для защиты macOS

Знаменитый эксперт Патрик Уордл предложил интересную концепцию защиты систем macOS от вредоносных программ. Уордл создал инструмент GamePlan, призванный выявлять подозрительные события в системе и помечать их для дальнейшего расследования. «Фишка» GamePlan заключатся в том, что он был написан с помощью фреймворка Apple для разработчиков игр — GameplayKit.

В результате GamePlan собирает все данные в централизованный поток, а затем использует игровой движок, чтобы обработать все события.

«GameplayKit берет на себя оценку событий и поиск соответствующей реакции. Возьмем, к примеру, PacMan — по правилам данной игры, привидения охотятся за PacMan», — рассказывает сам создатель инструмента.

«Если PacMan съест шарик силы, привидения убегут — это еще одно правило. Таким образом, мы осознали, что Apple сделала все за нас. Этот же движок может быть использован для эффективной обработки событий в системе, а также для отображения предупреждений».

Движок может использоваться следующим образом: есть правило, которое гласит, что «если в определенной директории создан файл, при этом он создан программой, скачанной из Сети, а его код не подписан, тогда система сгенерирует предупреждение».

Используя такой подход, GamePlan вполне может стать приличным антивирусным сервисом.

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