Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple продолжает бороться с межсайтовым отслеживанием пользователей. В бета-версиях iOS 12.2 и Safari 12.1 для macOS High Sierra и Mojave корпорация представила обновленную функцию WebKit Intelligent Tracking Prevention (ITP). Этот шаг значительно затруднит работу различных трекеров, которые отслеживают перемещение пользователей по веб-ресурсам.

Напомним, что Intelligent Tracking Prevention была добавлена в WebKit летом 2017 года. Задача ITP заключается в динамическом управлении файлами cookies, что позволяет предотвратить межсайтовое отслеживание и установку сторонних cookies.

После внедрения этой функции оказалось, что многие популярные сайты используют более 70 трекеров, которые тайно собирают информацию о пользователях.

Обновленная версия ITP будет блокировать сторонние cookies. Более того, уже установленные cookies будут заблокированы через 30 дней, если пользователь больше не посещал сайт и никак с ним не взаимодействовал.

А постоянные файлы cookies, созданные через document.cookie, будут автоматически блокировать через 7 дней.

С выходом ITP 2.1 Apple также избавится от функции Do Not Track (DNT), бесполезность которой уже давно была доказана экспертами и временем.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru