Система Makves DCAP прошла проверку совместимости с Astra Linux

Система Makves DCAP прошла проверку совместимости с Astra Linux

Система Makves DCAP прошла проверку совместимости с Astra Linux

Makves DCAP, система аудита и контроля информационных активов, прошла сертификацию по программе кооперации ИТ-вендоров Ready for Astra. Если ваша организация работает с ОС Astra Linux, теперь вам доступны все функциональные возможности современной DCAP-системы.

По итогам испытаний специалисты выяснили, что Makves DCAP и операционная система специального назначения Astra Linux Special Edition 1.7 корректно функционируют в связке.

Использовать Makves DCAP и Astra Linux могут те организации, которым необходим повышенный уровень защиты данных. Этот программный стек может использоваться, например, на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ).

К слову, на днях в России предложили внести ряд изменений в Федеральный закон от 26 июля 2017 года № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации».

В частности, властям хотят дать возможность принудительно относить объекты КИИ к значимым (ЗОКИИ). Законопроект в настоящее время уже внесли в Госдуму.

Что касается Makves DCAP, система сертифицирована ФСТЭК России и соответствует требованиям информационной безопасности 4 уровня доверия. С её помощью организации смогут привести данные в соответствие с требованиями отраслевых стандартов и государственных регуляторов — ФЗ-152, GDPR, PCI DSS, ФСТЭК России, ГОСТ Р57 580.1, — а также обеспечить защиту конфиденциальной информации.

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