Facebook: Мы случайно собрали контакты 1,5 млн людей без их согласия

Facebook: Мы случайно собрали контакты 1,5 млн людей без их согласия

Facebook: Мы случайно собрали контакты 1,5 млн людей без их согласия

С мая 2016 года Facebook собрала контакты 1,5 млн пользователей без их ведома и согласия. Представители интернет-гиганта заявили, что эти данные были загружены на серверы компании «непреднамеренно», а сейчас сотрудники удаляют их.

Об этом стало известно благодаря исследователю в области безопасности, который обратил внимание на то, что социальная сеть требует у новых пользователей пароль от почты. Мы писали об этом в начале месяца.

В среду представители Facebook признались, что таким образом собирались данные пользователей, которые затем «скармливались» системам соцсети, отвечающим за отображение релевантной рекламы юзерам.

В Facebook заявили, что сотрудники компании не получали доступ к содержимому электронных писем, однако определенно собрали информацию о контактах и переписках.

Таким образом, учитывая, что соцсеть собрала контакты 1,5 миллиона пользователей, в общей сложности Facebook удалось собрать контактную информацию сотен миллионов людей. Пресс-секретарь не смог назвать точное количество контактов, которое удалось получить таким способом.

Как можно увидеть на скриншоте ниже, социальная сеть просила пользователя ввести пароль от почты. После подтверждения Facebook начинал собирать контакты пользователя без его согласия.

Представители Business Insider убедились в этом, проведя тест с помощью фейковой учетной записи.

На данном этапе непонятно, будет ли эта ситуация нести какой-либо репутационный риск для компании.

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