Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Используя целевую рекламу стоимостью менее 1000 долларов, исследователи из Университета Вашингтона смогли следить за пользователями, определяя их местоположение и привычки.

Эксперты обнаружили, что реклама может использоваться для отслеживания местоположения пользователя в относительном режиме реального времени и определения того, какие приложения используются им на устройстве.

Целью этого исследования было рассмотреть новую перспективу в вопросе конфиденциальности рекламы. Специалисты обнаружили, что по мере того, как рекламодатели стимулируют предоставлять более таргетированные объявления, увеличиваются их возможности.

Многие из этих возможностей используются рекламодателями в легитимных целях, но эксперты подчеркивают, что их также можно использовать злонамеренно. Результатом исследования стало то, что экспертам удалось идентифицировать дом, место работы, маршруты пользователя, а также приложения, которые были на его телефоне.

«Таргетированные объявления могут быть настроены по-разному – на возраст, пол, устройство, операционную систему, IP-адрес и местоположение пользователя», - говорится в пресс-релизе исследователей.

Исследователи рекомендуют пользователям сбросить их рекламные идентификаторы, дабы не давать повода следить за собой и своими привычками.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru