Facebook требует у новых пользователей пароль от почты

Facebook требует у новых пользователей пароль от почты

Facebook требует у новых пользователей пароль от почты

И снова Facebook, и снова скандал, связанный с безопасностью и конфиденциальностью пользователей. На этот раз социальная сеть была уличена в использовании возмутительной практики — пользователей просили предоставить пароль от аккаунта электронной почты.

Первым о вопиющем поведении соцсети сообщил пользователь Twitter под псевдонимом e-sushi. Позже проблему подтвердили представители The Daily Beast.

Facebook требовала пароль в случае создания нового аккаунта с нетипичным адресом электронной почты.

«Эй, Facebook, требовать пароль от личного аккаунта электронной почты для верификации — отвратительная идея. Используя такие практики, вы фактически выманиваете данные, которых у вас изначально не должно быть», — пишет e-sushi в Twitter.

Представители социальной сети заявили, что пароль не хранится на серверах компании.

«Мы понимаем и принимаем, что такой способ верификации — далеко не лучший способ подтверждения личности пользователи. Мы прекратим эту практику», — заявил представитель Facebook.

Не так давно Facebook подтвердила, что ее внутренние системы хранения данных держали пароли пользователей в виде простого текста, при этом у сотрудников был к ним доступ. Инициированное компанией внутреннее расследование не выявило признаков злоупотребления этим доступом, однако вряд ли это сильно успокоит пользователей.

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