Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Программный комплекс «Гарда Маскирование», разрабатываемый специалистами группы компаний «Гарда», соответствует 4 уровню доверия, что подтвердила ФСТЭК России. Таким образом, продукт может защищать системы организаций, не работающих с гостайной.

Задача «Гарда Маскирование», как можно судить по названию, — создавать маскированные копии баз данных без вмешательства в целостность БД. Этот подход помогает предотвратить утечки внутренних сведений при их передаче.

«Гарда Маскирование» может не только сканировать, но и классифицировать данные в определённой БД, а итогом работы системы является обезличивание ПДн и удаление конфиденциальной информации с полным сохранением структуры базы.

Продукт пригодится для защиты данных при их передаче разработчикам, тестировщикам, аналитикам и другим работникам, которым не требуется доступ к содержимому БД.

Специалисты считают, что подобные системы обезличивания данных необходимы компаниям, постоянно работающим с большим массивами информации, включая персональные данные.

К таким организациям относятся и банки, и ретейл-сфера, и телеком-операторы. По данным «Града Технологии», программный комплекс «Гарда Маскирование» показал отличные результаты в обнаружении ПДн, а также продемонстрировал приличную скорость обезличивания больших массивов информации.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru