Перейти к содержанию

Как выбрать приватный браузер, который меньше шпионит за вами | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

В современном мире информация о том, что вы едите, что смотрите, кому пишите и с кем спите, а также куда собираетесь в отпуск, давно стала товаром. Вы, по сути, добровольно и безвозмездно отдаете его своему браузеру, а в итоге обогащаются какие-то совершенно чужие вам компании. Если это вызывает у вас дискомфорт, то вы попали в правильное место — мы обязательно поможем вам подобрать подходящий вариант приватного браузера! Но перед тем как приступить к их перечислению, очевидно, следует уделить внимание тому, что же не так с самым популярным браузером в мире, которым пользуется две трети всех тех, кто вообще выходит в Интернет.

Что не так с приватностью в Google Chrome

Если вы интересуетесь темой сбора пользовательских данных, то вам, скорее всего, и так все понятно про Google — можете эту часть пропустить. Ну а для тех, кто, что называется, к нам только присоединился, попробуем объяснить, как браузер Chrome относится к приватности своих пользователей и почему его стоит избегать.

Об этом задумываются далеко не все, но львиную долю своей выручки — в 2022 году это было более 80% — Google получает от продажи рекламы. И основу такого выдающегося успеха компании в рекламном бизнесе составляют данные пользователей. Именно благодаря этим данным реклама через Google точнее попадает в целевую аудиторию, чем реклама на других платформах. А все потому, что Google может собирать — и собирает — гораздо больше данных о пользователях, чем кто-либо еще.

Источников, из которых Google собирает данные о пользователях, немало: это как видимые обычным людям продукты и сервисы (поиск, YouTube, Android и все остальное), так и незаметные глазу, вроде аналитических инструментов Google, которые используются большинством вебсайтов и приложений. Ну и, конечно же, далеко не последнюю роль в этом деле играет собственный браузер Google — Chrome.

 

View the full article

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      За последние недели от всех разработчиков ведущих браузеров, кроме Apple, поступили неприятные новости, касающиеся рекламы и приватности пользователей: Google разрешает рекламную слежку с помощью цифровых отпечатков, в Edge и Chrome перестают работать мощные блокировщики рекламы, а Mozilla обновляет лицензионное соглашение и, кажется, стала куда больше интересоваться данными пользователей. Что означает каждое из новшеств и как теперь достичь высокого уровня конфиденциальности?
      Google разрешает следящие отпечатки
      Под давлением регуляторов и пользователей интернет-гигант провел несколько лет, пытаясь разработать механизмы, позволяющие отслеживать эффективность рекламы и предлагать уместные для конкретного зрителя рекламные объявления без опоры на старые и нелюбимые пользователями механизмы слежки — сторонние куки и цифровые отпечатки (browser fingerprinting). На замену Google предложил FLoC, Ad Topics и Privacy Sandbox, но, вероятно, их эффективность оказалась недостаточной. Поэтому теперь Google отказывается удалять из браузера поддержку сторонних куки. А рекламная сеть Google (крупнейшая в мире) с февраля 2025 разрешает собирать при показе рекламы данные цифрового отпечатка, в том числе IP-адрес пользователя. Это означает, что браузер пользователя можно будет опознавать вне зависимости от режима куки, инкогнито и так далее — идентификация по цифровому отпечатку довольно точна, а отключить ее или сменить отпечаток сложно.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Легенды гласят, что наши смартфоны нас подслушивают. Оказывается, делать им это совсем не обязательно — информации, которую передают брокерам данных практически все установленные на вашем смартфоне приложения, от игр до прогноза погоды, с лихвой достаточно, чтобы составить на вас полное досье. И если долгое время под «слежкой в Интернете» подразумевалось, что поисковые и рекламные системы — а с ними и рекламодатели — знают, на какие сайты вы ходите, то с появлением смартфонов ситуация изменилась к худшему — теперь рекламодатели знают, куда вы ходите физически и как часто. Как у них это получается?
      Каждый раз, когда любое мобильное приложение собирается показать рекламу, за ваше внимание проходит молниеносный аукцион, определяющий на основании переданных с вашего смартфона данных, какую именно рекламу вам покажут. И, хотя вы видите только рекламу победителя, данные о потенциальном зрителе, то есть о вас, получают все участники торгов. Недавно поставленный эксперимент наглядно показал, как много компаний получают эту информацию, насколько она детализирована и как мало помогают защититься встроенные в смартфоны опции «Не отслеживать меня», «Не показывать персонализированную рекламу» и аналогичные. Но мы все же посоветуем способы защиты!
      Какие данные пользователя получают рекламодатели
      Все мобильные приложения устроены по-разному, но большинство из них начинают «сливать» данные в рекламные сети еще до того, как показать какую-либо рекламу. В вышеописанном эксперименте мобильная игра сразу же после запуска отослала в рекламную сеть Unity Ads обширный набор данных:
      информацию о смартфоне, включая версию ОС, уровень заряда батареи, уровень яркости и громкости, количество свободной памяти; данные о сотовом операторе; тип подключения к Интернету; полный IP-адрес устройства; код «вендора», то есть производителя игры; уникальный код пользователя (IFV) — идентификатор для рекламной системы, привязанный к производителю игры; еще один уникальный код пользователя (IDFA/AAID) — идентификатор для рекламной системы, единый для всех приложений на смартфоне; текущую геолокацию; согласие на рекламную слежку (да/нет). Интересно то, что геолокация передается, даже если она целиком отключена на смартфоне. Правда, приблизительная, вычисленная на базе IP-адреса. Но с учетом имеющихся в общем доступе баз соответствия физических и интернет-адресов, это может быть достаточно точно — с точностью до района города или даже дома. Если же геолокация включена и разрешена приложению, передаются точные данные.
      Согласие на рекламную слежку в описанном случае было передано как «Пользователь согласен», хотя автор эксперимента такого согласия не давал.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
      Как выглядит атака при помощи GetShared
      Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
      Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
      В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
      Суть уязвимости CVE-2025-32434
      Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
      Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
      Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
      Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
      Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
      Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
      Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
      Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
      Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...