Нью-Йорк призовет Facebook к ответу за сбор контактов 1,5 млн юзеров

Нью-Йорк призовет Facebook к ответу за сбор контактов 1,5 млн юзеров

Нью-Йорк призовет Facebook к ответу за сбор контактов 1,5 млн юзеров

Общественный адвокат штата Нью-Йорк Летиция Джеймс планирует инициировать расследование в отношении социальной сети Facebook из-за несанкционированного сбора контактов более 1,5 млн пользователей.

В ходе расследования планируется углубиться в практики, которые позволяли социальной сети собирать списки контактов новых пользователей, зарегистрировавшихся после 2016 года.

Известно, что эти списки впоследствии использовались для усовершенствования системы таргетированной рекламы, которую Facebook продвигает на своей площадке. Факт расследования уже подтвердили в офисе общественного адвоката.

«Facebook неоднократно демонстрировала отсутствие какого-либо уважения к конфиденциальности своих пользователей. В то же время компания явно находила выгоду, обогащаясь финансово за счет использования персональных данных людей», — заявила Летиция Джеймс, чьи слова передает The New York Times.

«Теперь пришло время нести ответственность за то, как социальная сеть обращалась с важными данными интернет-пользователей».

Напомним, что Федеральная торговая комиссия может оштрафовать Facebook на $5 миллионов за ненадлежащие методы защиты данных пользователей. Комиссия отмечает, что провела собственное расследование инцидента с Cambridge Analytica.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru