Facebook использует номера телефонов пользователей для целевой рекламы

Facebook использует номера телефонов пользователей для целевой рекламы

Facebook использует номера телефонов пользователей для целевой рекламы

Социальная сеть Facebook была уличена в очередном сомнительном использовании персональных данных своих пользователей. Теперь стало известно, что компания передает номера телефонов пользователей рекламным компаниям, которые используют ее для таргетированной рекламы.

Об этом сообщили исследователи Северо-Восточного и Принстонского университетов, которые совместно с журналистами Gizmodo продемонстрировали, как схема Facebook работает на деле.

Они обнаружили, что Facebook передает не только те номера, которые пользователи указали профиле (даже если они скрыли их), но и номера, которые используются для двухфакторной аутентификации.

То есть сначала вы предоставляете свой номер для усиления безопасности профиля, а потом он становится доступен рекламным компаниям в течение недель. Само собой, большинство пользователей сочли такое несанкционированное использование своих персональных данных недопустимым.

Но и это еще не все. Facebook также собирает контактную информацию ваших «друзей».

«Если Юзер А (будем звать его Анна) предоставляет Facebook доступ к своим контактам, среди которых есть ранее неизвестный соцсети мобильный номер Юзера Б (будем зван его Бен), то рекламные компании смогут таргетировать Бена. Это я называю "теневая контактная информация"», — объяснил Кэш Хилл из Gizmodo.

На деле это значит, что даже если вы никогда не указывали свой номер в Facebook, это на спасет вас от рекламы, так как ваш номер просто мог быть у кого-то в контактах.

Напомним, что на днях сооснователь WhatsApp дал развернутое интервью, в котором рассказал причины ухода из Facebook, а также немного затронул личность Марка Цукерберга.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru