Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks заинтересовалась компанией The Crypsis Group, специализирующейся на консультациях в области сетевой криминалистики, реагирования на киберинциденты и управления рисками. Если сделка состоится, Palo Alto Networks выплатит $265 миллионов.

Никеш Арора, директор и председатель Palo Alto Networks, считает, что приобретение The Crypsis Group позволит клиентам лучше справляться с последствиями утечек.

«У нас будет возможность помочь клиентам не только заранее выявить и предотвратить кибератаки, но и значительно смягчить последствия утечек информации», — заявил Арора.

Действительно, у Palo Alto Networks есть в распоряжении инструменты для предотвращения кибератак, что превращает взаимодействие с атакующими в «кошки-мышки» — последние постоянно пытаются обойти защитные меры.

Наработки Crypsis помогут выяснить, как именно произошла утечка, а также обнаружить слабое место, через которое злоумышленники проникли в систему.

«Мы посвятили себя созданию более защищённого цифрового мира и борьбе с киберпреступлениями. Вместе с Palo Alto Networks мы поможем бизнесу и государственным учреждениям грамотнее отвечать на действия злоумышленников», — объясняет генеральный директор The Crypsis Group Брет Падрес.

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