На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

Apple столкнулась с иском от 27-летней женщины, утверждающей, что она в юном возрасте подвергалась домогательствам со стороны одного из родственников. Основание для иска заключается в нежелании Apple реализовывать функциональность CSAM.

CSAM (Child Sexual Abuse Material — материалы сексуального характера, в которых фигурируют дети) изначально была придумана с целью вычислять и пресекать распространение подобного контента.

Как отмечает издание The New York Times, истец не видит желания Apple остановить распространение преступных материалов, что усугубляет психологическую травму жертв надругательств.

Принцип работы CSAM заключается в сканировании сохранённых в iCloud фотографий и видеозаписей пользователей. Ранее функциональность критиковали за потенциальное создание дополнительного бэкдора, которым власти могут воспользоваться для кибершпионажа.

Как утверждает 27-летняя женщина, подавшая на в суд на корпорацию, медиаматериалы с её участием утекли в Сеть.

По сей день истец получает уведомления от правоохранительных органов. В них её оповещают об обвинении новых лиц, у которых были обнаружены запрещённые материалы.

Настоящее имя истца неизвестно — она судится под псевдонимом. Тем не менее поверенный Джеймс Марш заявил, что около 2680 жертв подобного насилия могут иметь право на компенсацию.

Ранее мы писали про исследователей из Имперского колледжа Лондона, которые показали лёгкий способ обмануть систему сканирования медиаконтента.

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