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.

Торвальдс охладил хайп: Rust и ИИ не спасут Linux от плохого кода

Линус Торвальдс снова разложил всё по полкам и без лишнего поклонения модным технологиям. На Open Source Summit India 2026 создатель Linux рассказал, что ядро развивается без блокбастерных релизов: не резкие скачки, а спокойное постоянное улучшение. Такой подход он предпочитает с тех пор, как появился Git.

По словам Торвальдса, ИИ начал находить интересные баги, и это заметно напрягает сообщество.

Проблема не только в реальных уязвимостях, но и в мусоре: LLM могут генерировать отчёты, которые выглядят правдоподобно, но оказываются галлюцинациями. Людям потом приходится тратить время, чтобы доказать, что ошибки на самом деле не существует.

Торвальдс признал, что сам почти не пишет код и теперь скорее руководит разработкой, чем программирует. Его работа — понимать общий смысл изменений, разбирать пулл-реквесты и следить, чтобы в ядро не прилетало что попало в последний момент. Технические баги, говорит он, чинить проще, чем человеческие конфликты.

Отдельно досталось Rust. Торвальдс считает язык интересным, но не верит, что он захватит мир. По его словам, Rust помогает избежать части простых ошибок, характерных для C, но не спасает от плохой логики. Если программист написал неправильный код, язык за него думать не начнёт. А в смешанных C/Rust-проектах гарантии Rust работают только там, где код действительно остаётся внутри Rust-модулей.

ИИ Торвальдс тоже не списывает со счетов. Он использует LLM для собственных небольших проектов и прототипов, но для исправлений уровня ядра Linux, по его мнению, такие инструменты пока недостаточно надёжны. Если ИИ нашёл баг, мало просто закинуть отчёт разработчикам, нужен человек, который проверит проблему, предложит патч и доведёт обсуждение до результата.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru