Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс подключился к просветительскому проекту «Цифровой ликбез» и подготовил для школьников урок о том, как распознавать дипфейки и защищаться от связанных с ними угроз. Материал рассчитан на детей от 6 лет, но будет полезен и взрослым — например, родителям или учителям, которые рассказывают детям о цифровой безопасности.

Урок сделан в формате мультфильма. Его главный герой — рыбка-коробочка из подводного города Кораллвиль, на примере которой школьникам показывают, чем опасны дипфейки и почему важно перепроверять информацию из интернета.

Для незрячих и слабовидящих зрителей добавлены тифлокомментарии — короткие описания происходящего между репликами персонажей.

К мультфильму прилагаются методические материалы для педагогов: презентация с фактами и заданиями, примеры из жизни и даже готовый сценарий занятия. Для детей предусмотрен тест, чтобы закрепить полученные знания. Все материалы доступны на сайте проекта.

«Генеративные нейросети открывают захватывающие возможности, но их используют не только во благо. Даже экспертам не всегда удаётся безошибочно отличить подделку, созданную ИИ. Но мы можем объяснить детям базовые правила цифровой безопасности и научить их скептически относиться к любому контенту из мессенджеров и соцсетей», — отметил директор по информационной безопасности Яндекса Александр Каледа.

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