Solar appScreener получил сертификат ФСТЭК России по 4-му уровню доверия

Solar appScreener получил сертификат ФСТЭК России по 4-му уровню доверия

Solar appScreener получил сертификат ФСТЭК России по 4-му уровню доверия

Компания «РТК-Солар» делится радостной новостью: знаменитый анализатор кода Solar appScreener теперь имеет сертификат ФСТЭК России и соответствует требованиям по 4-му уровню доверия и техническим условиям.

Таким образом, Solar appScreener может использоваться в организациях, которые должны отвечать высоким критериям к безопасности установленного софта, включая предприятия, где есть значимые объекты критической информационной инфраструктуры (ОКИИ).

Соответствие 4-му уровню доверия подразумевает возможность применения в значимых объектах КИИ 1-й категории, в государственных информационных системах 1-го класса защищенности, в АСУ ТП 1-го класса защищенности, в информационных системах персональных данных при необходимости обеспечения 1-го уровня защищенности персональных данных, а также в информационных системах общего пользования II класса.

Несколько лет назад Solar appScreener уже проходил подобную сертификацию ФСТЭК России, но в 2020 году регулятор обновил требования. Напомним, что анализатор кода выделяется запатентованной технологией Fuzzy Logic Engine, которая помогает снизить ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания.

В «РТК-Солар» отметили, что для компании крайне важно соответствовать всем актуальным требованиям госорганов, поскольку среди заказчиков есть и субъекты КИИ, и государственные организации.

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