Google снова отсрочила отключение сторонних cookie-файлов

Google снова отсрочила отключение сторонних cookie-файлов

Google снова отсрочила отключение сторонних cookie-файлов

Уже 5 лет самый популярный браузер в мире Google Chrome не может отказаться от сторонних файлов cookie, как это сделали Apple и Mozilla. С 2019 года компания заявляет о намерении отключить технологии отслеживания пользователей, но почему-то откладывает изменения уже на 2025 год.

В рамках ежеквартальных отчетов, которые компания готовит для Управления по конкуренции и рынкам Великобритании (CMA), Google в качестве причины задержки назвала проблемы, связанные с согласованием разнонаправленных мнений от представителей отрасли, регулирующих органов и разработчиков.

Компания, тестирующая блокирование сторонних «печенек» с 2019 года, планирует продолжать тесно взаимодействовать со всей экосистемой.

Примечательно, что британское CMA интересует лишь конкуренция с другими веб-рекламодателями для поддержки бизнеса, но не конфиденциальность пользователей.

Google заявила, что не будет отключать сторонние файлы cookie, пока не встроит альтернативную рекламу непосредственно в Chrome для отслеживания интересов юзеров и подачи им релевантных объявлений.

В 2023 году была запущена новая рекламная система на основе интересов, получившая название Topics API и "Privacy Sandbox" (дословно – песочница конфиденциальности), предполагающая доступ к информации о пользователях без ущерба для приватности.

Google проводит публичное тестирование новой рекламной системы Chrome для получения обратной связи. Великобритания выразила своё опасение по поводу несправедливого преимущества, которое может возникнуть у компании Google, и требует время для изучения результатов отраслевого тестирования других участников рынка.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru