ИБ-образованию в России не хватает практики и стажировок

ИБ-образованию в России не хватает практики и стажировок

ИБ-образованию в России не хватает практики и стажировок

4 сентября, Москва. Студенты, которые учатся на специалистов по информационной безопасности, больше всего хотят получать практический опыт: доступ к реальным кейсам, лаборатории и стажировки в компаниях. К такому выводу пришли эксперты Академии InfoWatch после опроса преподавателей из более чем 30 российских вузов и колледжей.

Главная проблема, по словам опрошенных, — нехватка материально-технической базы и бюджетов на её развитие.

Чаще всего речь идёт о создании новых учебных полигонов, лабораторий и закупке дополнительного оборудования. Особенно остро эта проблема стоит в регионах, где помещений хватает, а вот современного оснащения и квалифицированных кадров — нет.

Многие учебные заведения сотрудничают с вендорами ИБ-решений: 38% преподавателей рассказали, что взаимодействие с компаниями идёт постоянно, ещё треть — что оно развивается, но пока не в полную силу. При этом почти 90% опрошенных считают такие проекты полезными.

Среди самых востребованных форм практики преподаватели назвали:

  • доступ студентов к реальным кейсам и инцидентам (22%);
  • стажировки в подразделениях ИБ и у разработчиков решений (25%);
  • работу в учебных лабораториях и на стендах (25%).

По мнению специалистов, важно, чтобы бизнес участвовал не только в практической подготовке, но и в формировании образовательных программ, а также помогал с регулярным обучением преподавателей.

«ИБ нельзя освоить только в теории — угрозы меняются вместе с технологиями и политической ситуацией. Только практика учит быстро реагировать и принимать решения», — отмечает Андрей Зарубин, вице-президент по науке и образованию ГК InfoWatch.

По его словам, компания старается насыщать учебные программы практическими кейсами, а лаборатории — эмуляторами реальных событий.

В этом году, например, впервые прошла Летняя школа для преподавателей сразу по двум направлениям: защита данных от утечек и защита ИТ-инфраструктуры от сетевых атак. В будущем планируется расширять программу и добавлять больше практических занятий.

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