Cloud.ru запустила сервис для защиты Kubernetes-кластеров

Cloud.ru запустила сервис для защиты Kubernetes-кластеров

Cloud.ru запустила сервис для защиты Kubernetes-кластеров

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru объявила о запуске Evolution Container Security — собственного сервиса для защиты контейнерных сред Kubernetes. Инструмент рассчитан на специалистов по ИБ, DevOps-инженеров и разработчиков, которые работают с Kubernetes-кластерами.

Сейчас сервис уже открыт в режиме публичного тестирования.

По описанию компании, Evolution Container Security умеет сканировать контейнеры, хосты и конфигурации на уязвимости, в том числе с учётом базы БДУ ФСТЭК России.

Кроме того, он позволяет проверять настройки при развёртывании контейнеров и подов, а также формировать и настраивать политики безопасности.

Отдельно в Cloud.ru делают ставку на встроенного ИИ-агента. Предполагается, что он будет помогать генерировать политики безопасности под конкретную инфраструктуру заказчика, чтобы сократить объём ручной настройки.

Новый сервис дополняет уже существующий набор Kubernetes-инструментов, доступных через маркетплейс Cloud.ru. Речь идёт, в частности, о Trivy Operator, Istio, Connaisseur и Gatekeeper.

Интерес к таким решениям сейчас понятен: защита контейнерных сред становится всё более важной темой. По данным, на которые ссылается компания, в 2026 году многие российские организации собираются усиливать безопасность Kubernetes-сред, а значительная часть уже работающих кластеров до сих пор содержит роли с избыточными привилегиями. Это делает специализированные инструменты контроля всё более востребованными.

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