АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

Агентство национальной безопасности США (АНБ) вело слежку за пользователями интернета с помощью cookie-файлов и геолокационных данных, собираемых компанией Google. Об этом 10 декабря сообщила газета The Washington Post со ссылкой на документы, предоставленные бывшим сотрудником АНБ Эдвардом Сноуденом.

Специалистами разведывательного ведомства использовались так называемые PREF-cookie. Такие файлы, загружаемые на компьютер пользователя при посещении интернет-сайтов, не содержат какой-либо персональной информации о человеке (к примеру, его имени или адреса электронной почты), однако позволяют определить модель используемого браузера, передает uinc.ru со ссылкой на apps.washingtonpost.com .

Как следует из обнародованных американским изданием секретных документов, в дальнейшем собранная информация использовалась АНБ для проведения хакерских операций и «обеспечения удаленного доступа» к компьютерам людей, находящихся под наблюдением организации.

Попавшие в распоряжение The Washington Post слайды не содержат сведений относительного того, велся ли перехват cookie-файлов спецслужбами с ведома Google или нет. Тем не менее, по словам сотрудников газеты, есть основания полагать, что информацию, содержащуюся в файлах, АНБ могло получать вполне легально, на основании закона «О контроле за деятельностью служб внешней разведки» (Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA). Представители Google отказались как-либо прокомментировать опубликованную информацию.

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