Суд оштрафовал контент-провайдеров Австралии на $375000

Суд оштрафовал контент-провайдеров Австралии на $375000

 Федеральный суд Австралии отклонил апелляции, поданные рядом австралийских провайдеров мобильного контента. Компании Global One Mobile Entertainment и 6G подали апелляцию на решение суда низшей инстанции, в соответствии с которым, они были признаны виновными в нечестной рекламе. Истцом по данному делу выступила Австралийская комиссия по конкуренции потреблению (ACCC). Комиссия обвинила контент-провайдеров в нечестной рекламе и обмане потребителей.

По словам представителей комиссии, целью данных действий было завлечь несовершеннолетних потребителей, заставив их приобретать платный контент. Так, например, в телевизионных рекламных роликах компаний Global One Mobile Entertainment и 6G им предлагалось приобрести что–либо по крайне низкой цене. Однако, приобретая что–либо по такой цене, пользователи должны были дать согласие на бессрочную подписку на мобильный контент по завышенным тарифам. Представители ACCC также указывают на то, что рекламные ролики компаний нередко содержали материалы оскорбительного и развратного характера.

Общая сумма штрафов, наложенных на компании, составляет $375000. По словам председателя ACCC Роба Симса, это судебное решение должно послужить наглядным примером для контент-провайдеров, пытающихся получать сверхприбыли за счет нечестной рекламы и обмана потребителей.

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