Сенат США готовится узаконить блокировку сбора данных

Сенат США готовится узаконить блокировку сбора данных

Сенат США в настоящий момент рассматривает законопроект "О неотслеживании", который разработан в помощь пользователям, которые против того, чтобы их данные были переданы он-лайн компаниям.

Билль "О неотслеживании" (Do-Not-Track Online Act) от 2011 года, предложенный сенатором штата Западная Виржиния Джоном Д. Рокфеллером, также предоставляет возможность Федеральной торговой комиссии (ФТК) установить специализированные правила, регулирующие вопросы о том каким образом и на каких ресурсах пользователи могут блокировать функцию "перехвата" данных. Ответственными за введение в действие закона назначены ФТК и генеральная прокуратура.

По мнению сенатора, являющегося одним из спонсоров законопроекта, потребители имеют право самостоятельно принимать решения касательно сбора и хранения их данных в сети. "Этот билль является простым и прямым способом, чтобы помешать компаниям вести слежку за перемещениями пользователей в Интернет", - заявил он.

Напомним, что в прошлом году комиссией было предложено ввести функцию блокировки в обозреватели. На это отреагировали компании Mozilla, Microsoft и Apple, снабдив свои браузеры элементами, необходимыми для охраны личного информационного пространства пользователей.

" />

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