Каждая десятая компания в России не защищается от DDoS

Каждая десятая компания в России не защищается от DDoS

Каждая десятая компания в России не защищается от DDoS

Каждая десятая российская компания сегодня не предпринимает никаких мер для защиты от DDoS-атак. Ещё 18% организаций признают необходимость усиления обороны и планируют повысить уровень защищённости. Остальные 73% считают, что их текущих средств защиты достаточно для отражения подобных угроз.

Об этом говорится в исследовании, проведённом ГК «Гарда». Согласно его данным, в 2024 году 78% российских организаций столкнулись с DDoS-атаками, при этом 9% подвергались им ежедневно.

В 55% компаний защиту обеспечивают собственные ИТ- или ИБ-отделы. Ещё 21% распределяют задачи между внутренними специалистами и внешними подрядчиками. В 14% случаев защита отдана полностью на аутсорсинг. При этом у 10% опрошенных либо совсем отсутствует защита от DDoS, либо не определены ответственные за неё.

Около трети организаций (30%) используют комбинированный подход, совмещая локальные средства защиты от DDoS с облачными сервисами.

«Результаты наших исследований свидетельствуют о стремлении российских компаний выстраивать многоуровневую систему защиты на фоне роста количества и сложности DDoS-атак, — отмечает Вадим Солдатенков, руководитель группы продуктов "Гарда Anti-DDoS". — Большинство демонстрирует зрелый подход крепкого хозяина: самостоятельно администрировать локальные средства защиты, в то же время привлекая и контролируя нужных подрядчиков, принимать ответственность за конечный результат на себя».

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