Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Google решила «отправить на пенсию» функцию безопасного просмотра в Google Chrome (Safe Browsing) и теперь переводит всех пользователей на Enhanced Safe Browsing. В ближайшие недели всем любителям этого браузера станет доступна защита от фишинга в режиме реального времени.

Интересно, что изначальная функциональность Safe Browsing использовалась в Google Chrome с 2007 года. Её задача — защищать веб-сёрферов от вредоносных сайтов и фишинговых страниц.

При работе в интернете Safe Browsing проверяет каждый домен, который вы посещаете и сравнивает его с локальным списком вредоносных URL. Если обнаруживается совпадение, ресурс блокируется.

 

Само собой, если список пополняется недостаточно оперативно, он не защитит вас от новых фишинговых или вредоносных сайтов. Именно поэтому Google усовершенствовала этот механизм, представив Enhanced Safe Browsing в 2020 году.

Особенность Enhanced Safe Browsing в том, что теперь домены сопоставляются с облачной базой данных Google в режиме реального времени.

 

Наверняка будут и те, кому не понравятся нюансы Enhanced Safe Browsing. Например, тот факт, что все посещаемые URL теперь будут отправляться Google и, более того, функция будет посылать туда же образец страницы, чтобы обнаружить новые угрозы.

Тем не менее в блоге Google появилась информация об апгрейде Safe Browsing для всех пользователей Chrome. Нововведение обещают реализовать в ближайшие недели.

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