Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Трой Хант открыл исходный код Have I Been Pwned

Семь лет назад знаменитый эксперт Трой Хант создал крайне полезный сервис Have I Been Pwned, основная задача которого — предупреждать пользователей о скомпрометированных логинах и паролях. Теперь Хант решил открыть исходный код Have I Been Pwned, что позволит усовершенствовать и дополнить сервис новыми возможностями.

Конечно, не все менеджеры паролей используют базу Троя Ханта, однако множество задействуют API «k-Anonymity», который изначально создавался специально под Have I Been Pwned.

Здесь основная задача разработчиков — донести до пользователей, что их учётные данные утекли, однако сделать это так, чтобы киберпреступники не поняли, какие именно пароли были скомпрометированы. k-Anonymity использует математические модели для сокрытия этой информации от хакеров.

В прошлом году Трой Хант признался, что уже не хочет тащить сервис в одиночку. Создатель Have I Been Pwned мечтает, чтобы его детище получило развитие за счёт сообщества таких же экспертов-энтузиастов.

Сначала специалист пытался продать Have I Been Pwned другой компании, но в итоге сделка не состоялась. Поэтому Хант решил просто открыть исходный код сервиса.

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