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.

Создатель Диспетчера задач объяснил, почему загрузка CPU в Windows врёт

Бывший инженер Microsoft Дэйв Пламмер, приложивший руку к таким знаковым вещам, как поддержка ZIP в Windows и меню «Пуск» в Windows NT, рассказал, как на самом деле Диспетчер задач считает загрузку процессора. И заодно объяснил, почему цифры в этом инструменте иногда кажутся немного странными, особенно если сравнивать их с тем, как компьютер ощущается в реальной работе.

По словам Пламмера, идея просто показать, насколько занят процессор на деле куда сложнее, чем кажется.

Вопросов тут сразу слишком много: занят чем именно, на одном ядре или на всех, прямо сейчас или в среднем за последние секунды, в пользовательском режиме или на уровне ядра? Как только начинаешь во всём этом разбираться, простая шкала загрузки уже перестаёт выглядеть такой уж простой.

Сам Диспетчер задач, как объяснил Пламмер, работает не в режиме мгновенного измерения. Он обновляет данные через определённые интервалы, то есть показывает скорее интерпретацию того, что происходило между обновлениями, а не живую картину в каждый конкретный момент. Поэтому цифры на экране — это всегда усреднённый результат, а не моментальный снимок состояния процессора.

Самым очевидным решением мог бы быть простой расчёт по времени между обновлениями интерфейса. Но Пламмер от такого подхода отказался: он посчитал, что полагаться на точность GUI-таймера — идея так себе. Он даже сравнил это с попыткой доверить точный ритм метронома, который едет в кузове пикапа по разбитой дороге.

Вместо этого он заложил в Диспетчер задач другой принцип. Утилита запрашивает, сколько процессорного времени каждый процесс суммарно использовал с момента запуска (отдельно в пользовательском и системном режимах).

Затем из нового значения вычитается предыдущее, полученное во время прошлого обновления. Так определяется, сколько CPU-времени процесс съел за конкретный промежуток. А дальше это сравнивается с общим объёмом процессорного времени, которое было израсходовано всеми процессами за тот же период.

Звучит не очень просто, но именно такой метод, по словам Пламмера, даёт более точный результат, чем грубый расчёт по таймеру. Проблема в другом: современные процессоры стали намного сложнее, чем во времена, когда создавался классический Диспетчер задач.

Сегодня на работу CPU влияют динамическое изменение частоты, турбобуст, тепловые ограничения, глубокие режимы простоя и другие механизмы. Из-за этого один и тот же процент загрузки уже не всегда означает один и тот же объём реально выполненной работы. Пламмер привёл образное сравнение: современная загрузка CPU больше похожа не на пройденное расстояние, а на загруженность шоссе. Полупустая трасса с быстрыми спорткарами может перевезти больше, чем полностью забитая дорога со старыми грузовиками.

Именно поэтому Диспетчер задач иногда может показывать вроде бы нестрашные цифры, хотя компьютер при этом ощутимо тормозит (или наоборот). Дело не обязательно в ошибке инструмента. Просто сам показатель загрузки процессора уже давно перестал быть идеальным универсальным маркером производительности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru