Uber откажется от слежки за пользователями после поездки

Uber откажется от слежки за пользователями после поездки

Uber откажется от слежки за пользователями после поездки

Компания Uber решила отказаться от противоречивой функции, которая позволяла приложению в фоновом режиме отслеживать местоположение пользователя в течение пяти минут после поездки. Об этом пишет Reuters со ссылкой на директора по безопасности в Uber Джо Салливана.

По словам Салливана, о решении будет объявлено сегодня. Начиная с этой недели приложения Uber на iPhone получат обновление, которое устранит слежку за местоположением после поездки. Компания также планирует обновить и Android-приложения, однако когда именно это будет сделано, не раскрывается, передает rb.ru.

Uber начал запрашивать разрешения на сбор данных о местоположении в фоновом режиме в ноябре 2016 года. Теоретически функция позволяла следить за пользователями постоянно, однако в компании уверяли, что собирают геолокационные данные только в течение пяти минут после поездки, чтобы улучшить сервис и повысить безопасность пользователей.

Нововведение вызвало массовую критику в СМИ и среди самих пользователей. Салливан в разговоре с Reuters признал, что компания совершила ошибку, запрашивая у пользователей подобную информацию без разъяснений о том, для чего она нужна.

Отказ Uber от слежки в фоновом режиме последовал через две недели после того, как компания завершила разбирательства с Федеральной торговой комиссией США, обвинившей сервис в провале защиты персональных данных пользователей. Uber, в частности, пообещала раз в два года проводить аудит на соответствие требованиям ФТК.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru