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.

Сбой у нейросетей: ChatGPT, Claude и Gemini одновременно перестали работать

Рабочая неделя для многих началась с ошибок и «пустых экранов». ChatGPT оказался недоступен, судя по всему, довольно масштабно. Сервис не открывался больше часа, а вместе с ним легли и API, на которых завязано немало других приложений и сервисов.

Сама OpenAI подтвердила проблему: на официальной странице зафиксирован серьёзный киберинцидент, затронувший как веб-версию, так и интеграции. Тут не о точечный сбой, а ситуация, которая буквально парализовала часть экосистемы.

Причём ChatGPT оказался не один. Почти одновременно перебои начались и у других крупных ИИ-сервисов. Сначала пользователи пожаловались на проблемы с Claude от Anthropic, затем — на сбои в Gemini. Правда, Claude, по данным пользователей, довольно быстро пришёл в себя, тогда как ChatGPT остаётся недоступным дольше.

 

Что именно стало причиной — пока неясно. Но сам масштаб выглядит показательно: сразу несколько ведущих ИИ-сервисов испытывают проблемы практически одновременно. Это снова поднимает вопрос о том, насколько устойчива современная облачная инфраструктура, на которой держатся популярные нейросети.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru