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,
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.
Купили дорогие GPU для искусственного интеллекта, а теперь одни команды ждут свободных мощностей, пока у других железо простаивает? «Базис» из группы РТК-ЦОД представил Basis AIR — платформу, которая распределяет вычислительные ресурсы между ИИ-проектами. По оценке разработчика, она позволяет поднять загрузку ускорителей с 30% до 80%.
Как пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на компанию, система рассчитана на организации, где несколько команд используют общий парк GPU для обучения и применения моделей.
Платформа учитывает приоритеты задач и лимиты подразделений. Если мощности свободны, команда может получить ресурсы сверх своей квоты. Один ускоритель также можно задействовать для нескольких задач.
Идея простая: прежде чем согласовывать очередную закупку железа, стоит разобраться, чем занято уже установленное. Basis AIR формирует отчёты о потреблении ресурсов по проектам и подразделениям, поэтому руководителям будет проще оценить, где действительно нужны новые GPU.
Платформа разворачивается в собственном ЦОД заказчика и может работать без интернета. Покупать остальные продукты «Базиса» для её внедрения не требуется: предусмотрена совместимость с инфраструктурными платформами сторонних разработчиков.
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 68398, выдано федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 27.01.2017 Разрешается частичное использование материалов на других сайтах при наличии ссылки на источник. Использование материалов сайта с полной копией оригинала допускается только с письменного разрешения администрации.
