В США оценили ответ Кремля на утечку данных олигархов (Досье Пандоры)

В США оценили ответ Кремля на утечку данных олигархов (Досье Пандоры)

В США оценили ответ Кремля на утечку данных олигархов (Досье Пандоры)

В США прокомментировали реакцию Кремля на «Досье Пандоры», которое открыло информацию о собственности влиятельных людей, тесно общающиеся с президентом России Владимиром Путиным. Москва в этом случае проявила свою информационную стратегию, считает Запад.

В частности, высказалась Джессика Брандт, занимающая пост директора Брукингского института и отвечающая за развитие новых технологий и искусственного интеллекта.

По словам госпожи Брандт, в слитой базе «Досье Пандоры» можно найти данные приблизительно о 3700 российских организациях, а также более чем о 4 тыс. граждан, из которых 46 на данный момент числятся среди олигархов. Представительница Брукингского института отметила, что это самый высокий показатель среди упомянутых стран.

Отдельной темой для обсуждения Брандт считает ответ России, который якобы выдаёт стратегию Кремля — наступательную дискредитацию общественных институтов других стран. Для этого Москва задействует ряд соцсетей и СМИ в онлайн-пространстве.

Параллельно российские власти хотят снять с себя часть вины, отметила Брандт. Дело в том, что часто речь идёт о некоей «руке Вашингтона», которая стоит за компрометацией конфиденциальной информации.

Напомним, что в «Досье Пандоры», согласно опубликованной «Ъ» информации, упоминаются генеральный директор «Первого канала» Константин Эрнст, нынешний президент Украины Владимир Зеленский, глава Азербайджана Ильхам Алиев и многие другие «сильные мира сего».

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