Москва создает собственный репозиторий проектов с открытым кодом

Москва создает собственный репозиторий проектов с открытым кодом

Москва создает собственный репозиторий проектов с открытым кодом

В российской столице тестируют Mos.Hub — систему хранения продуктов с открытым исходным кодом, облегчающую жизнь программистам. Новый веб-сервис будет запущен в рамках проекта по формированию московской экосистемы разработки софта.

Согласно сообщению на сайте Сергея Собянина, библиотека решений с открытым кодом создана по образу и подобию городского репозитория исходников программного обеспечения, которое используют столичные службы, информационные системы и отраслевые платформы.

Стимулом к созданию нового банка разработок послужили санкции, явные и скрытые, под которыми оказалась Россия. Так, хранилище GitHub официально о каких-либо ограничениях не объявляло, однако с апреля прошлого года блокирует аккаунты некоторых российских разработчиков.

Мэр считает, что Москва не должна отказываться от сотрудничества с зарубежными коллегами, но столице также следует развивать свои системы и платформы, которые невозможно «выключить по щелчку».

Использовать готовые решения с Mos.Hub смогут все желающие; новый сервис позволит также делиться своими разработками. Из дополнительных полезных функций Собянин упомянул возможность проверки кода на наличие ошибок и вредоносных компонентов.

«В ближайшие несколько лет мы планируем полностью перейти на собственные решения для совместной разработки ПО, включая сервисы управления проектами, ведение документации и другие инструменты, — заявил мэр, пользуясь случаем. — Это ускорит создание новых полезных продуктов для бизнеса и людей и позволит российским разработчикам сохранить свою конкурентоспособность независимо от решений, принимаемых за пределами страны».

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