-
Похожий контент
-
Автор elen sim
Какой антивирус лучше настроить для максимальной защиты при работе с онлайн-банкингом — достаточно ли возможностей у Kaspersky Internet Security, или стоит рассмотреть Kaspersky Plus/Total Security?
-
Автор KL FC Bot
Наши смартфоны и другие устройства ежедневно собирают и передают десяткам или даже сотням сторонних компаний кучу данных о нас, включая информацию о местоположении. Существует огромный рынок, на котором продают и покупают такую информацию (естественно, без ведома пользователей), тем самым создавая скрытые риски для нашей приватности.
Недавний взлом одного из брокеров данных геолокации, Gravy Analytics, наглядно демонстрирует последствия такой практики. В этом материале разберем, как работают брокеры данных и к чему может привести утечка собранной ими информации. А также поговорим о том, что можно сделать для защиты данных о вашем местоположении.
Кто такие брокеры данных геолокации
Брокеры данных — это компании, которые собирают, обрабатывают и продают информацию о пользователях. Эту информацию они получают из мобильных приложений, сетей интернет-рекламы, систем онлайн-аналитики, от операторов связи, а также из массы других источников — от домашних умных устройств до автомобилей.
В теории основным предназначением этих данных являются аналитика и таргетированная реклама. Однако на практике каких-то ограничений на использование информации не существует, а купить ее часто может любой желающий. Поэтому в реальности с пользовательскими данными может происходить все что угодно. Например, как выяснилось из прошлогоднего расследования, коммерческие дата-брокеры — напрямую или через фирмы-посредники — обслуживают даже спецслужбы некоторых стран.
Брокеры данных собирают массу всевозможной информации о пользователях. Но одна из самых важных и чувствительных категорий — это данные об их местоположении. Причем геолокация настолько востребована, что помимо брокеров данных, так сказать, общего характера, существуют также узкопрофильные компании.
Таким образом, брокеры данных геолокации — это организации, которые специализируются на сборе и продаже информации о местоположения пользователей. Одним из крупных игроков в этом сегменте рынка торговли данными как раз и является американская Gravy Analytics, которая в 2023 году слилась с норвежской Unacast.
View the full article
-
Автор pacificae
Доброго времени. Исходные данные - на клиентском ПК отключил вручную защиту KES бессрочно. Вопрос - можно ли через KSC (в моем случае 13) включить защиту удалённо?
-
Автор KL FC Bot
В апреле, с выходом Google Chrome 136, наконец решена проблема приватности, которая есть во всех крупных браузерах и о которой широко известно с 2002 года. Причем еще 15 лет назад зарегистрирована ее массовая эксплуатация недобросовестными маркетологами. Это угрожающее описание имеет известная и, казалось бы, безобидная функция, элемент удобства: когда вы посетили какой-то сайт, ссылку на него ваш браузер начинает показывать другим цветом.
«А хотите, я его кликну? Он станет фиолетовым в крапинку…»
Менять цвет ссылки на посещенные сайты (по умолчанию — с синего на фиолетовый) придумали 32 года назад в браузере NCSA Mosaic, и оттуда эту удобную для пользователя практику заимствовали практически все браузеры девяностых. Затем она вошла и в стандарт стилизации веб-страниц, CSS. По умолчанию такое перекрашивание работает во всех популярных браузерах и сегодня.
Еще в 2002 году исследователи обратили внимание, что этой системой можно злоупотреблять: на странице можно разместить сотни или тысячи невидимых ссылок и с помощью JavaScript проверять, какие из них браузер раскрашивает, как посещенные. Таким образом, посторонний сайт может частично раскрыть историю веб-браузинга пользователя.
В 2010 году исследователи обнаружили, что этой технологией пользуются на практике: нашлись крупные сайты, шпионящие за историей веб-браузинга своих посетителей. В их числе были YouPorn, TwinCities и еще 480 популярных на тот момент сайтов. Услугу анализа чужой истории предлагали сервисы Tealium и Beencounter, а против рекламной фирмы interclick, внедрившей эту технологию для аналитики, был подан судебный иск. Суд фирма выиграла, но производители основных браузеров изменили код обработки ссылок, чтобы считывать состояние посещенности ссылок «в лоб» стало невозможно.
Но развитие веб-технологий создавало новые обходные пути для подглядывания за историей посещений сайтов, хранимой браузером. Исследование 2018 года описало четыре новых способа проверять состояние ссылок, причем к двум из них были уязвимы все протестированные браузеры, кроме Tor Browser, а один из дефектов, CVE-2018-6137, позволял проверять посещенные пользователем сайты со скоростью до 3000 ссылок в секунду. Новые, все более сложные атаки по извлечению истории веб-браузинга, продолжают появляться и сейчас.
View the full article
-
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
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти