R-Vision TDP получила сертификат ФСТЭК России

R-Vision TDP получила сертификат ФСТЭК России

R-Vision TDP получила сертификат ФСТЭК России

Платформа R-Vision Threat Deception Platform (TDP) прошла сертификацию ФСТЭК России и получила по результатам документ, подтверждающий соответствие 4-му уровню доверия (№4900 от 9 января 2025 года).

R-Vision TDP предназначена для имитации элементов ИТ-инфраструктуры с целью раннего выявления кибератак.

Платформа использует ловушки и приманки, позволяющие замедлить действия злоумышленников и помочь специалистам по информационной безопасности реагировать на угрозы до того, как последние приведут к ущербу.

Сертификация ФСТЭК России подтверждает, что платформа соответствует требованиям к защите данных и может использоваться в следующих системах:

  • на объектах критической информационной инфраструктуры (до 1-й категории значимости включительно);
  • в государственных информационных системах (ГИС) 1-го класса защищенности;
  • в автоматизированных системах управления технологическими процессами 1-го класса защищенности;
  • в информационных системах персональных данных (ИСПДн);
  • в информационных системах общего пользования II класса.

Помимо сертификации, разработчик представил обновленную версию R-Vision TDP 3.6. В числе новых возможностей — эмуляция базы данных Redis, имитация интерфейса IP-камер HikVision, а также функция создания ложных учетных записей через интеграцию Deceptive LDAP.

В платформу добавлена приманка Tracking Pixel, отслеживающая открытие документов Office, а для повышения безопасности взаимодействие между серверами теперь защищено протоколом mTLS.

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