Мобильных операторов уличили в продаже личных данных пользователей

Мобильных операторов уличили в продаже личных данных пользователей

Мобильных операторов уличили в продаже личных данных пользователей

Соучредитель компании Shotwell Labs, занимающейся созданием ПО, Филипп Нойстр опубликовал в своем блоге подтверждение того, что мобильные операторы раскрывают личные данные пользователей по стороннему запросу. Об этом пишет TechCrunch.

Нойстр обнаружил несколько веб-сайтов, которые могут получить информацию о почтовом индексе, имени и текущем местоположении пользователей. Американская телекоммуникационная компания Verizon использовала протокол UIDH, который позволяет веб-сайтам получать доступ к личным данным посетителей, передает rg.ru.

Как объясняют эксперты, запрашивая информацию о пользователе, различные ресурсы проводят его верификацию наиболее быстрым и эффективным способом. Генеральный директор компании Payfone, предоставляющей услуги мобильной аутотентификации, Роджер Десаи высказал свое мнение по поводу описанной технологии.

"Существуют технологии, которые строго следят за обеспечением безопасности и конфиденциальности данных. Основная проблема заключается в том, что иногда запрашивать доступ к данным пользователей могут мошенники", - отметил Десаи. Именно по этой причине, считает эксперт, необходима полная проверка данных пользователя, а не только уточнение его личного пароля.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru