Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл исходный код Guardrails Filter — инструмента, который не даёт пользователям случайно скормить языковой модели персональные данные, пароли, API-ключи и другие корпоративные секреты. Компании смогут бесплатно развернуть сервис в собственной инфраструктуре и подключить его к моделям любых провайдеров.

Guardrails Filter встаёт между корпоративным приложением и нейросетью. Перед отправкой запроса он ищет конфиденциальную информацию и заменяет её синтетическими значениями.

Когда модель формирует ответ, сервис возвращает исходные данные на место. В итоге пользователь получает нормальный результат, а условный «пароль_от_прода» не отправляется неизвестно куда вместе с просьбой составить отчёт.

Инструмент уже применяется в среде AI Factory для защиты запросов к сервису Foundation Models, а также в клиентских и внутренних проектах Cloud.ru. Открытая версия не привязана к облачной платформе компании и может работать внутри закрытого ИТ-контура.

Пользователям доступны готовые правила обнаружения конфиденциальной информации. Можно создавать и собственные — например, для номеров договоров, идентификаторов клиентов или кодовых названий проектов. Управление осуществляется через личный кабинет: там разрешается настраивать и тестировать правила, просматривать журналы и отслеживать предупреждения.

В Guardrails Filter также есть Ghost Mode. Он позволяет проверить, какие данные сервис стал бы блокировать, но пока не вмешиваться в реальный трафик. Удобный режим для тех, кто не хочет включать защиту рубильником и затем выяснять, почему половина запросов внезапно исчезла.

На публичном бенчмарке pii-bench инструмент получил 93,1 балла по метрике F1. Заявленная точность срабатываний достигла 99,9% — примерно 999 из 1000 обнаружений должны быть верными.

Исходный код версий Standalone и ExtProc опубликован на GitHub и GitVerse. Теперь защищать корпоративные данные от слишком любознательных нейросетей можно собственными силами и заодно проверить, что именно происходит под капотом.

Подпишитесь на новости

UDV NTA 2.0 подключила генеративный ИИ к анализу сетевых атак

UDV Group выпустила UDV NTA 2.0 — новую версию системы анализа сетевого трафика с ИИ-ассистентом. Он должен помочь аналитикам SOC быстрее понимать, что именно происходит в сети и насколько обнаруженная активность опасна для конкретной компании.

Обычная NTA видит подозрительные соединения, отклонения и признаки атак, но не всегда понимает, что перед ней: вторжение или очередной хитрый бизнес-процесс, о котором забыли предупредить безопасников.

Новый ассистент учитывает внутренние регламенты, критичность активов, особенности инфраструктуры и работы организации, после чего помогает расставить приоритеты и предлагает варианты реагирования.

UDV Group называет разработку первым российским NTA-решением с генеративным ИИ. По замыслу компании, ассистент должен сократить поток нерелевантных срабатываний и избавить специалистов от части ручной рутины.

Одним ИИ обновление не ограничилось. UDV NTA 2.0 научилась проверять IP-адреса, домены, URL и хеши по встроенным или пользовательским репутационным спискам.

Сигнатурный анализ теперь учитывает положение узла относительно периметра, а переработанная логика обнаружения DNS-туннелей должна выдавать меньше ложных тревог.

Разработчики также ускорили проактивный поиск угроз. На нагруженных инсталляциях список сетевых сессий загружается в десятки раз быстрее, подсчёт по фильтрам ускорился на 20%, а потребление оперативной памяти сократилось вдвое.

Кроме того, система получила поиск по частичному совпадению доменов и поддержку новых корпоративных и промышленных протоколов, включая Modbus RTU over TCP, Regul, SSDP, mDNS, LLMNR, RTSP, PTP и протоколы Zabbix.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru