Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

Yandex B2B Tech и SolidLab запустили защитный шлюз для ИИ-приложений

Yandex B2B Tech вместе с SolidLab представила новый продукт для защиты ИИ-приложений — SolidWall AI Security Gateway. Решение должно помочь компаниям защитить цифровые сервисы на базе искусственного интеллекта от киберугроз, атак и утечек данных. Новый продукт работает как своего рода защитный шлюз между внешней сетью и ИИ-приложением.

Он отслеживает, какие данные отправляются в ИИ-систему, и помогает безопаснее использовать такие решения в бизнес-процессах.

В компании отмечают, что SolidWall AI Security Gateway рассчитан на защиту от распространённых угроз для ИИ по классификации OWASP, а также от массовых DDoS-атак, в том числе тех, где для обхода защитных механизмов применяются нейросети.

Решение создано на базе технологий Яндекса с учётом экспертизы SolidLab. Развернуть его можно как в инфраструктуре заказчика, так и по облачной модели.

Запуск выглядит вполне своевременным. По данным Gartner, в 2025 году 29% организаций столкнулись с атаками на инфраструктуру корпоративных ИИ-приложений, а ещё 32% — с атаками непосредственно на сами такие приложения. На этом фоне защита ИИ-сервисов постепенно превращается в отдельное направление информационной безопасности.

 

Как отметил директор по информационной безопасности Yandex Cloud Евгений Сидоров, SolidWall AI Security Gateway стал первым продуктом в рамках совместного предприятия с SolidLab. По его словам, в дальнейшем партнёры намерены выводить на рынок и другие ИБ-решения, делая подход к кибербезопасности более технологичным и гибким. Отдельный акцент компания делает именно на защите ИИ-систем: от консалтинга по безопасному применению ИИ до разработки практических инструментов защиты.

Одновременно Yandex B2B Tech обновила и другие продукты в своём ИБ-портфеле. Так, сервис Yandex Smart Web Security теперь получил защиту от DDoS-атак на уровнях L3 и L4 на базе собственной технологии Яндекса. Кроме того, в него встроили новый модуль SolidWall WAF, который сочетает негативную и позитивную модели защиты, анализирует поведение пользователей для выявления ботов и проводит инвентаризацию API.

 

Изменения затронули и сервис Security Deck. В нём появился модуль Vulnerability Management, предназначенный для управления уязвимостями на всех этапах жизненного цикла приложения — от разработки до эксплуатации. Модуль будет централизованно сканировать как приложения в хранилищах артефактов, так и уже работающие сервисы. Найденные угрозы автоматически сортируются по критичности, что должно упростить управление рисками в инфраструктуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru