ViPNet SIES Core от ИнфоТеКС получил положительное заключение ФСБ России

ViPNet SIES Core от ИнфоТеКС получил положительное заключение ФСБ России

ViPNet SIES Core от ИнфоТеКС получил положительное заключение ФСБ России

Представители компании ИнфоТеКС сообщили о получении положительного заключения ФСБ России в отношении ViPNet SIES Core, криптографического модуля защиты информации устройств АСУ, М2М и IoT/IIoT.

Это значит, что ViPNet SIES полностью соответствует требованиям ФСБ России, предъявляемым к СКЗИ (средствам криптографической защиты информации) класса КС1 и КС3.

ViPNet SIES Core представляет собой встраиваемое средство криптографической защиты информации, основная задача которого — обеспечивать безопасность промышленной автоматики, межмашинного взаимодействия и интернета вещей (IoT).

При этом, как отмечают разработчики, все криптографические функции, как и хранение ключевой информации, выполняются непосредственно внутри ViPNet SIES Core.

ViPNet SIES Core обеспечивает защищаемые устройства криптографическим сервисом, что позволяет им защищать информацию сразу «из коробки». Эту концепцию специалисты называют «secure by design».

Пользователи продукта от ИнфоТеКС смогут эффективно защищать взаимодействие между электронными промышленными устройствами, что подразумевает обеспечение безопасности промышленных протоколов и последовательных шин передачи данных.

Также ViPNet SIES Core предоставляет стойкую идентификацию и аутентификацию устройств и пользователей, доверенную загрузку и апдейт софта.

Дмитрий Гусев, заместитель генерального директора ИнфоТеКС, отметил, что сертификация ViPNet SIES Core стала для компании одним из ключевых этапов в создании криптографической платформы.

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