Рынок облаков в РФ вырастет на 35–40%, Private Cloud — на 10–15%

Рынок облаков в РФ вырастет на 35–40%, Private Cloud — на 10–15%

Рынок облаков в РФ вырастет на 35–40%, Private Cloud — на 10–15%

По данным M1Cloud, компании всё чаще используют частные облака не только для защиты данных, но и как тестовую площадку для новых бизнес-идей и инновационных проектов.

Если раньше такие инфраструктуры ассоциировались в первую очередь с безопасностью, то теперь они становятся «песочницами» для экспериментов.

Здесь можно обкатывать новые продукты, бизнес-модели и технологии — от искусственного интеллекта и блокчейна до Big Data и VR/AR.

M1Cloud прогнозирует, что рынок облаков в целом в 2025 году вырастет на 35–40%. Сегмент частных облачных инфраструктур покажет рост скромнее — в пределах 10–15%.

Но спрос на них стабилен: по данным Apple Hills Digital, в 2024 году объём потребления Private Cloud и On-Premise Cloud превысил 40 млрд рублей, заняв около 12% от всего рынка.

«Частные облака дают компаниям свободу для экспериментов: можно моделировать рискованные проекты, запускать прототипы продуктов или тестировать клиентские сервисы без угрозы для основного бизнеса», — говорит Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса M1Cloud.

Экспериментальная среда в облаке помогает компаниям укреплять позиции на рынке и стимулирует внутренние инновации. При этом изолированность таких инфраструктур обеспечивает безопасность и снижает риски при принятии управленческих решений.

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