Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

ИБ не живет в отрыве от новых технологий: большие данные, машинное обучение, блокчейн, интернет вещей, роботизация. Что нужно знать безопаснику, чтобы не отстать от прогресса и уже сегодня применять у себя в компании технологии будущего, - расскажут эксперты конференции Код информационной безопасности 3 октября в Казани.

Новыми технологиями в работе с пользователями поделятся спикеры из Москвы, Санкт-Петербурга и Казани. Так Сергей Петренко (Университет Иннополис) расскажет про искусственный интеллект в кибербезопасности, а Максим Луганский (Micro Focus) в своем докладе прольет свет на вопросы контроля действий над привилегированными пользователями. Теме утечки данных черед мобильные телефоны будет посвящено выступление Андрея Шамовки (Cross Technologies). Об обеспечении защиты удаленного доступа к информационным ресурсам компании пойдет речь во время доклада Павла Луцика (КриптоПро).

В рамках секций «Люди» и «Технологии» также прозвучат выступления таких российских вендоров и интеграторов как Ростелеком-Солар, СтаффКоп, Лаборатория Касперского, НумаТех, ГазинформСервис, SkyDNS, SearchInform, Доктор Веб.

Напомним, впервые "Код информационной безопасности" прошел в Екатеринбурге в 2005 году. В 2019 году он пройдет в 5 странах и 23 городах. Это самое масштабное русскоязычное событие в сфере ИБ.

Принять участие в конференции, став ее слушателем или докладчиком, можно подав заявку на сайте https://kazan.codeib.ru/. Количество мест ограничено.

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