В Ливане массово взрываются пейджеры

В Ливане массово взрываются пейджеры

В Ливане массово взрываются пейджеры

Более тысячи человек получили ранения и восемь погибли в Ливане в результате взрывов пейджеров. Все пострадавшие связаны с группировкой «Хезболла».

Взрывы пейджеров, как отметил корреспондент «Рейтер», происходили по всей стране.

Однако большая часть инцидентов, по данным ливанских сил безопасности, пришлась на южные шиитские пригороды Бейрута, которые считаются оплотом «Хезболлы». Пострадавшие есть также в Набатии, Сайде и Тире: всего их приняли более 100 лечебных учреждений по всей стране.

«Хезболла» подтвердила гибель троих своих членов и одного постороннего. Министр здравоохранения Ливана Фирасс Абиад заявил, что в результате взрывов было ранено 2750 человек, из них 200 находится в критическом состоянии.

Как видно из роликов, которые размещены в соцсетях, сила взрыва была такова, что разрушала письменный стол, где лежало устройство. При этом обычно пейджеры носят на поясе или в карманах одежды.

Один из убитых боевиков был сыном члена парламента Ливана от «Хезболлы» Али Аммара. По неподтвержденным данным, посол Ирана в Ливане Моджтаба Амани также получил «поверхностную травму» и находится в лечебном учреждении.

Волна взрывов продолжалась около часа после первоначальных детонаций, которые произошли 17 сентября около 15:45 по местному времени. Особенно часто взрывались устройства последних моделей, которые «Хезболла» закупила считаные месяцы назад. Группировка использовала пейджеры из-за того, что они менее подвержены взлому по сравнению с мобильными телефонами.

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