Kaspersky Password Manager теперь проверяет пароли по базам утечек

Kaspersky Password Manager теперь проверяет пароли по базам утечек

Kaspersky Password Manager теперь проверяет пароли по базам утечек

Вышла новая версия менеджера паролей Kaspersky Password Manager от антивирусной компании «Лаборатория Касперского». Был реализован ряд крайне полезных функций, среди которых защита PDF-файлов, а также возможность проверить, не фигурирует ли ваш пароль в какой-либо утечке.

Как рассказали сами разработчики, теперь Kaspersky Password Manager позволяет защитить не только логины, пароли, сканы и важные фотографии, но и PDF-файлы.

При этом пользователь сможет присвоить каждому документу свою категорию при загрузке. Такой подход поможет легче и быстрее находить нужную информацию.

Но вот чем действительно удивили в «Лаборатории Касперского», так это реализацией поиска пароля по базам скомпрометированных учетных данных. В результате Kaspersky Password Manager сможет предупредить пользователя в том случае, если его пароль будет обнаружен среди просочившихся в Сеть учетных данных.

Не стоит и говорить, насколько это актуальная «фича», ибо в последнее время мы слишком часто слышим о различного рода утечках, которые затрагивают не только малоизвестные сервисы, но и очень крупные интернет-проекты.

«Количество аккаунтов, создаваемых пользователями для тех или иных сервисов, онлайн-площадок, все время растёт, как и число случаев утечек данных — от этого не застрахованы даже крупные компании. Вот почему вопрос создания и хранения сложных паролей сегодня становится как никогда актуальным», — комментирует Олег Гудилин, руководитель управления маркетинга «Лаборатории Касперского» в России.

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