В России появится платформа кибербезопасности транспортных средств

В России появится платформа кибербезопасности транспортных средств

В России появится платформа кибербезопасности транспортных средств

ФГУП "НАМИ", АО "ГЛОНАСС" и "Лаборатория Касперского" работают над первой в России облачной платформой для кибербезопасности подключенных транспортных средств. Прототип этой платформы был продемонстрирован на испытательном стенде "Лабриг" в рамках выставки "Иннопром-2023", которая открылась сегодня в Екатеринбурге.

Быстрый рост доли подключенных и автоматизированных автомобилей за последние пять лет привел к значительному увеличению кибератак и взломов систем управления транспортными средствами.

Платформа федерального уровня позволит защитить данные владельцев личных и коммерческих автомобилей в России, обеспечив безопасность пассажирского и грузового транспорта. Она обнаруживает кибератаки и предотвращает существующие угрозы для современных автомобилей, такие как удаленная блокировка транспортных средств, перехват управления в движении, подмена информации и обновление программного обеспечения без уведомления водителей.

Помимо этого, разработка предоставляет мониторинг бесконтрольного трансграничного обмена данными между подключенными транспортными средствами. Алексей Райкевич, генеральный директор АО "ГЛОНАСС", отметил, что совместная работа с ФГУП "НАМИ" и "Лабораторией Касперского" позволит внедрить передовые решения мирового уровня в области автомобильной кибербезопасности в России. Платформа предлагает два класса решений: облачное и локальное, последнее ориентировано на российских автопроизводителей с повышенными требованиями к конфиденциальности.

Анна Кулашова, управляющий директор "Лаборатории Касперского" в России и странах СНГ, отметила, что в транспортной сфере широко используются инновационные технологии, и вопросы кибербезопасности становятся особенно актуальными. Аналитики прогнозируют значительный рост объема рынка подключенных автомобилей в ближайшие пять лет. Она подчеркнула, что партнеры серьезно относятся к вопросам информационной безопасности в автомобильной индустрии и активно сотрудничают, чтобы сделать "умные" автомобили действительно безопасными.

В рамках выставки "Иннопром" будет подписано соглашение о создании и масштабировании платформы кибербезопасности для подключенных транспортных средств между "НАМИ", "ГЛОНАСС" и "Лабораторией Касперского".

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