Зрители Netflix должны будут отмечаться раз в месяц в домашнем Wi-Fi

Зрители Netflix должны будут отмечаться раз в месяц в домашнем Wi-Fi

Зрители Netflix должны будут отмечаться раз в месяц в домашнем Wi-Fi

На выходные за Wi-Fi от Netflix. Онлайн-кинотеатр вводит новые требования к шерингу паролей. Аккаунтом по-прежнему разрешат делиться, но теперь только в пределах одного домохозяйства. Подтвердить “родство” нужно будет ежемесячным появлением в домашней сети основного профиля.

После месяцев предупреждений ужесточить правила пользования единой подпиской Netflix перешел к действиям. Компания обяжет подписчиков раз в месяц подключаться к основному Wi-Fi. Так онлайн-кинотеатр намерен бороться с бесконтрольным шерингом паролей.

Подробно о новых правилах пишет The Streamable.

По задумке, пользоваться единой подпиской можно будет только в пределах одного домовладения. Пропуском в “мир Netflix” станет подключение к домашней сети владельца аккаунта.

Подтверждать принадлежность одному хозяйству нужно будет каждый 31 день. Для этого пользователь подписки должен явиться в основной Wi-Fi владельца подписки, открыть приложение Netflix и включить любой фильм или сериал.

Другим пользователям с этим паролем доступ к аккаунту заблокируют и предложат создать новый профиль.

Законные подписчики, которые захотят посмотреть Netflix вне дома, смогут запрашивать временный код. Он откроет доступ на неделю.

Чтобы определить владельца профиля, Netflix проанализирует IP-адреса, идентификаторы устройств и активность аккаунтов. Эти данные помогут выявить, подключён ли человек к основной сети.

Netflix уже давно борется с шерингом паролей. В компании считают, что пользователи начали злоупотреблять этой возможностью. Обычно новые ограничения тестируют в странах, где онлайн-кинотеатр не так популярен.

Летом зрителей Netflix из Аргентины, Сальвадора, Гватемалы, Гондураса и Доминиканской Республики начали просить оплатить комиссию, если их аккаунт используется за пределами собственного дома. Это не касалось просмотра через мобильное приложение. В Netflix жаловались, что теряют много денег из-за таких пользователей. 

Добавим, в России Netflix не работает с октября 2022 года. Онлайн-кинотеатр не открывается ни в приложении, ни в браузере, ни на Smart TV. Решить проблему мог VPN, но для оплаты подписки нужна была карта зарубежного банка.

На фоне ухода мировых игроков кинобизнеса Россию захлестнул пиратский контент. Отечественные правообладатели больше не успевают вносить ссылки на контрафакт в специальный реестр блокировок. К январю их количество превысило 76 млн.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru