Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

30 марта 2025 года произошёл серьёзный сбой в одном из ключевых дата‑центров Яндекса — сервисы, размещённые в зоне, оказались временно недоступны. Причиной стал двойной отказ линий электропитания после аварии на опорной подстанции, вызвавшей каскадные отказы оборудования.

Ключевые факты:

  • Авария началась в 12:18 по московскому времени. В течение нескольких минут было зафиксировано критическое занижение напряжения.
  • Обе линии 110 кВ, питающие дата‑центр, отключились одновременно — ситуация крайне маловероятная, но всё же произошла.
  • Дизельные генераторы и ДРИБП поддержали критическую инфраструктуру (наблюдение, сеть, управление), но не могли принять полную нагрузку.
  • Полное восстановление сервисов заняло около 10 часов: к полуночи работа дата‑центра была полностью нормализована.

План по предотвращению повторений:

  • В Яндексе заявили о пересмотре рисков энергоснабжения и об усилении архитектуры резервирования.
  • Упор будет сделан не только на технические решения (включая ДГУ), но и на операционные учения и мультизональную устойчивость.
  • Для клиентов Yandex Cloud будет расширяться библиотека архитектур отказоустойчивости, включая инструменты вроде Zonal Shift, уже доказавшего свою эффективность в кризисной ситуации.

Яндекс подчёркивает: мультизональная архитектура — критически важна для надёжности. Опыт 30 марта — это повод для всех инженеров пересмотреть модели резервирования и подготовки к редким, но возможным аварийным сценариям.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru