Мобильные приложения могут отслеживать вас и после деинсталляции

Мобильные приложения могут отслеживать вас и после деинсталляции

Мобильные приложения могут отслеживать вас и после деинсталляции

Обращали когда-нибудь внимание на то, что удаленное вами мобильное приложение возникает везде, куда бы вы не отправились в Сети со своего смартфона или планшета? Так вот, это может быть отнюдь не случайным совпадением. Оказалось, что компании стараются использовать iOS и Android для вычисления, какие именно пользователи деинсталлировали недавно приложения.

Таким образом компании узнают, каким пользователям отображать соответствующую таргетированную рекламу своего продукта. Это делается в надежде на то, что удаливший программу юзер вернет ее на свое устройство.

Adjust, AppsFlyer, MoEngage, Localytics и CleverTap — эти компании находятся в числе тех, кто использует подобные трекеры. Их клиентами являются T-Mobile US, Spotify Technology и Yelp.

«Большинство технологических компаний не предоставляют пользователям выбора, касающегося некоторых нюансов конфиденциальности», — передает Bloomberg слова Джереми Гиллула, представителя Фонда электронных рубежей (Electronic Frontier Foundation, EFF).

Некоторые провайдеры заявили, что инструменты трекинга предназначены для измерения пользовательской реакции на обновления приложения и на другие изменения.

Схема работы такого трекинга довольно проста — разработчик пытается связаться с приложением через бесшумные уведомления, которые предусмотерны в iOS и Android, если приложение ему не отвечает, уникальный рекламный идентификатор устройства записывается в список удаленных. Полсе чего начинается трекинг смартфона или планшета.

Именно так создатели приложений узнают, какие пользователи удалили приложение, и начинают «атаковать» его таргетированной рекламой.

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