Facebook и GitHub вместе заменят утёкшие API-токены доступа

Facebook и GitHub вместе заменят утёкшие API-токены доступа

Facebook и GitHub вместе заменят утёкшие API-токены доступа

Команда безопасности Meta (Facebook) сообщила о партнёрстве с GitHub, в рамках которого специалисты совместными усилиями аннулируют токены доступа Facebook API, которые недавно случайно просочились в репозитории GitHub.

Партнёрство двух компания будет основано на использовании GitHub Secret Scanning, специальной защитной функции, позволяющей сканировать любой новый код, загруженный на платформы GitHub. В частности, этот сканер будет проверять наличие паролей и токенов доступа.

Если в каких-либо строках GitHub Secret Scanning находит соответствие паролям или токенам, GitHub уведомляет владельца проекта о потенциальной утечке. Изначально сканер запустили в марте 2021 года, однако поддержку токенов Facebook API добавили только в апреле.

Теперь платформа будет предупреждать о случайной утечке не только пользователя, но и отправлять подробности представителям Meta. Это поможет разработчикам предотвращать подобные ситуации до того, как скомпрометированные данные попадут в руки злоумышленников.

Напомним, что неделю назад Facebook пообещал отключить функцию распознания лиц и удалить более 1 млрд сканов. Чуть раньше внутренние документы интернет-гиганта показали, что компания Цукерберга специально нанимала сотрудников для отслеживания активности маленьких пользователей соцсети.

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