В Firefox сделают анонимный сбор статистики о посещаемых сайтах

В Firefox сделают анонимный сбор статистики о посещаемых сайтах

В Firefox сделают анонимный сбор статистики о посещаемых сайтах

Разработчики Mozilla обсуждают возможность организации сбора более подробной статистики о поведении пользователя браузера, которая поможет оптимизировать браузер под реальные потребности пользователей. Проблема состоит в том, что для продолжения усовершенствования продукта назрела потребность в сборе более приватной информации.

А именно список наиболее часто открываемых сайтов и особенности работы с конкретными сайтами (например, на каких сайтах пользователь активирует контента на Flash).

В настоящее время Mozilla уже предлагает опцию, позволяющую принять участие в обезличенном сборе статистики (схема opt-in - по умолчанию выключено, но пользователь может включить), но отсутствует подход к сбору данных по умолчанию с возможностью отказа (схема opt-out - по умолчанию включено, но пользователь может выключить). В качестве варианта для расширения собираемой статистики рассматривается применение механизмов дифференциальной конфиденциальности (differential privacy), позволяющих организовать сбор конфиденциальных данных без возможности связывания собранной информации с конкретными пользователями, пишет opennet.ru.

Методы дифференциальной конфиденциальности позволяют гарантировать, что даже если атакующий получит доступ к информации, передаваемой пользователем, он не сможет определить был ли открыт определённый сайт этим пользователем или нет. Одним из примеров реализаций методов дифференциальной конфиденциальности является развиваемый Google открытый проект RAPPOR (Privacy-Preserving Reporting Algorithms), позволяющий собирать статистку о предпочтениях всех пользователей, не нарушая конфиденциальности каждого конкретного пользователя.

Mozilla планирует воспользоваться наработками Google и применить RAPPOR для проведения сбора статистики в режиме opt-out, т.е. данные будут собираться по умолчанию, но при желании от их передачи можно будет отказаться. В рамках первого эксперимента будет проведён пробный сбор данных для проверки качества реализации дифференциальной конфиденциальности. Первый эксперимент позволит получить информацию о востребованности функции установки домашней страницы в браузере. Сбор данных будет проведён в середине сентября у группы случайно выбранных пользователей релизов Firefox.

Желание получения сведений о посещаемых сайтах объясняется тем, что Mozilla хочет провести точечную оптимизацию для гарантирования максимального качества работы с наиболее популярными среди пользователей сайтами, а также выявить корреляцию с посещаемыми сайтами отчётов о крахах и передаваемых добровольно сведений о производительности (в текущей системе сбора отчётов и статистики Mozilla не может определить на каком конкретно сайте произошёл крах или возникла регрессия с производительностью). В случае реализации новой схемы сведения о сайтах будут ограничены только основным доменом, без детализации на поддомены и страницы сайта.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru