Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфордского университета продемонстрировали, что из метаданных телефонных звонков легко извлечь важную персональную информацию, и рекомендуют затруднить их получение и анализ. Метаданные телефонного звонка — это дата, время и продолжительность, а также номера его участников.

Считается, что подобная информация не заслуживает такой же серьёзной защиты, как само содержание разговора. В США правоохранительным органам и спецслужбам куда проще получить доступ к метаданным подозреваемого, чем разрешение на прослушивание телефона.

Исследователи из Стэнфорда решили проверить, в самом ли деле метаданные столь безобидны. Для этого они разработали мобильное приложение, которое извлекает и отправляет им хранящиеся в телефоне метаданные. Его установили более 800 добровольцев. В результате в распоряжении учёных оказались сведения о 250 тысячах телефонных звонков и 1,2 миллионах текстовых сообщений, сообщает xakep.ru.

Оказалось, что сопоставляя телефонные номера с общедоступными справочниками, можно немало узнать об участниках эксперимента. Например, в метаданных одного из подопытных обнаружились звонки на номера врача-кардиолога, местной аптеки и службу поддержки устройства для мониторинга сердечной аритмии. Не нужно быть великим сыщиком, чтобы догадаться, что у этого человека больное сердце, и он страдает аритмией. Это медицинская информация, которая не только считается персональной с юридической точки зрения, но и подлежит особенно строгой защите по американским законам.

Другой участник эксперимента несколько раз звонил в магазин огнестрельного оружия, рекламирующий самозарядные винтовки, и обращался в службу поддержки крупного производителя именно таких винтовок. Скорее всего, он делал это не просто так, а потому, что у него есть самозарядная винтовка. Это тоже пример персональной информации.

Исследователи также обращают внимание, что метаданные одного подозреваемого тянут за собой метаданные неожиданно большого количества людей и организаций. Спецслужбы нередко запрашивают разрешение на изучение метаданных не только подозреваемого, но и абонентов на расстоянии двух «прыжков» от него. Иными словами, всех, кто общался с подозреваемым, и всех, кто общался с теми, кто общался с подозреваемым. На первый взгляд, подобные требования резонны, но эксперимент показывает, что таким образом за одним подозреваемым потянутся метаданные примерно 25 тысяч абонентов. Большинство из них заведомо непричастны к расследуемому преступлению.

Работодатели жалуются на дипломированную беспомощность из-за ИИ

Широкое распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ) приводит к тому, что многие выпускники вузов не могут выполнять служебные обязанности без нейросетевых инструментов. При этом у них часто отсутствует базовое понимание знаний, которые они получили во время обучения.

О такой тенденции рассказал управляющий партнёр агентства по подбору кадров «А2» Алексей Чихачев в интервью ВГТРК. По его словам, у этого явления пока нет общепринятого названия, а сам он называет его «дипломированной беспомощностью».

«К нам приходят аналитики, маркетологи, юристы, кандидаты с дипломами из хороших вузов. Мы просим их объяснить без искусственного интеллекта, как они пришли к такому или иному выводу. Они разводят руками. Даёшь им ноутбук с интернетом — решают эту задачу, убираешь — и не справляются», — рассказал Алексей Чихачев.

Как отметил эксперт, при правильном использовании ИИ способен заметно усилить навыки сотрудника. Однако сейчас соискатели всё чаще пытаются не усилить свои компетенции с помощью ИИ, а заменить их нейросетевыми инструментами.

Ранее ВГТРК со ссылкой на данные опроса Работа.Ру сообщало, что до 40% соискателей используют ИИ для выполнения тестовых заданий. Из-за этого многие работодатели стали проводить собеседования строго офлайн.

В сфере ИБ, как отметили участники эфира AM Live «ИИ и машинное обучение в информационной безопасности: риски, сценарии и прогнозы», использование ИИ остаётся довольно ограниченным. Это связано, в частности, с вопросами ответственности за решения, принятые с помощью ИИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru