Компания Xiaomi оправдывает получение клиентских данных

Xiaomi защищает личные данные клиентов

Глава отдела глобального развития производителя смартфонов Xiaomi Хьюго Барра (Hugo Barra) отрицает, что компания собирает или загружает личные данные без разрешения пользователей. Так фирма отреагировала на результаты недавнего исследования, связанного с программой Mi Cloud.

Во время тестов мессенджера сотрудники F-Secure обнаружили, что данные, включая телефонные номера контактов и SMS сообщения, отсылались на сервер компании Xiaomi вместе с телефонным номером и числом IMEI. Не известно, насколько опасен данный процесс. В то же время, программа загружала приватные данные со смартфона, и это нельзя было игнорировать.

По словам Барры, компания считает своей главной обязанностью защиту данных пользователей и сохранение их приватности. Специалист утверждает, что фирма не занимается скачиванием или хранением личной информации. MIUI Cloud Messaging использует опознаватели устройств и SIM-карт только для передачи сообщений между двумя пользователями, как делают и другие популярные мессенджеры.

Чтобы успокоить клиентов, Xiaomi выпустит патч, который позволит отказаться от услуг сервиса Mi Message. Компания предупреждает, что установка обновления полностью отключит мессенджер.

ВложениеРазмер
Image icon data-privacy-shutterstock-108568799-270x167.jpg7.64 КБ
Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru