В Москве робособак научат ловить нарушителей и делать им замечания

В Москве робособак научат ловить нарушителей и делать им замечания

В Москве робособак научат ловить нарушителей и делать им замечания

В конце августа в московском кластере «Ломоносов» пройдут демонстрационные испытания системы управления робособаками. Четвероногие машины смогут автономно патрулировать инфраструктурные объекты, фиксировать нарушения и общаться с людьми, сообщили в столичном департаменте предпринимательства и инновационного развития.

Ранее систему тестировали в Центре испытаний роботов Московского инновационного кластера в Сколково и пилотировали в РАНХиГС.

Оператор задаёт маршрут и отмечает контрольные точки на цифровой карте, после чего робот отправляется в самостоятельный обход. С помощью искусственного интеллекта и компьютерного зрения он объезжает препятствия, анализирует обстановку и в реальном времени передаёт сведения о происшествиях.

Робособака способна обнаружить человека в запрещённой зоне, заметить вандализм, граффити, курение, неправильную парковку и нарушения требований безопасности.

Каждый эпизод сопровождается фотографиями и видеозаписью, механический патрульный не только увидит, но и аккуратно подшьёт доказательства.

При встрече с нарушителем робот может подъехать, воспроизвести голосовое предупреждение или соединить человека с оператором по двусторонней аудиосвязи. Спорить с железной собакой, вероятно, будет особенно неловко.

Одна система позволяет одновременно управлять несколькими устройствами. В зависимости от модели они работают до пяти часов без подзарядки и проходят до 10 км. Приоритет при этом остаётся за ручным управлением: человек сможет вмешаться в действия автономного патруля.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru