Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

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.

Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Специалисты МГТУ имени Баумана и ВНИИА разработали технологию производства сверхпроводниковых интегральных схем на основе тантала. По данным университета, она позволяет более чем в десять раз улучшить качество компонентов для квантовых сопроцессоров.

Вместо традиционного алюминия исследователи использовали тантал. Этот металл лучше переносит обработку кислотами и другими агрессивными веществами, поэтому поверхность можно тщательнее очищать от оксидов и атомарных загрязнений.

Кроме того, естественный оксид тантала содержит меньше дефектов, способных разрушать хрупкое квантовое состояние.

Технологию испытали на микроволновых резонаторах. Их внутренняя добротность в однофотонном режиме превысила 10 млн. Чем выше этот показатель, тем меньше потери и дольше компонент способен сохранять квантовую информацию. Разработчики утверждают, что такие результаты входят в число лучших в мире.

 

Главной проблемой оказалось получение высокочистого альфа-тантала. Плёнки металла могут формироваться в альфа- и бета-фазах, но для высококачественных сверхпроводниковых схем нужна именно первая. Чтобы разобраться в механизме роста материала, команда провела более тысячи экспериментов и изучила десятки серийно изготовленных пластин с помощью просвечивающей микроскопии атомарного разрешения.

Исследователи выяснили, что рост альфа-тантала на кремнии начинается после формирования слоя бета-тантала толщиной 7-10 нм. Созданные резонаторы показали добротность свыше 10 млн, подтверждает научная публикация, вышедшая в Applied Physics Reviews.

Первые поставки квантовых сопроцессоров на новой платформе уже законтрактованы на осень 2026 года.

Квантовый компьютер от этого завтра на столе не появится. Но тантал хотя бы помогает кубитам подольше не забывать, что они квантовые.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru