Подрядчики Google слушают записи разговоров юзеров с Google Assistant

Подрядчики Google слушают записи разговоров юзеров с Google Assistant

Подрядчики Google слушают записи разговоров юзеров с Google Assistant

Подрядчики Google регулярно прослушивали записи разговоров людей с облачным персональным помощником Google Assistant (Google Ассистент). Обычно пользователи обращаются к помощнику с помощью смартфона или динамика Google Home.

Корпорация была вынуждена признать факт наличия доступа к записям людей после того, как некоторые отрывки записей утекли в Сеть. Сотрудник Google Дэвид Монзис подтвердил утечку в своем блоге.

«Мы пересматриваем наши защитные меры, чтобы в дальнейшем подобной ситуации не повторилось», — пишет Монзис.

Бельгийская компания VRT NWS собрала более тысячи подобных записей, они содержали персональные данные, раскрывавшие личность говорящего человека. При этом, по словам Google, информация о Google-аккаунтах не утекла.

Однако в VRT отметили, что на некоторых записях вполне отчетливо можно услышать домашние адреса. У компании даже получилось выследить некоторых пользователей, используя информацию из записей.

Представители Google заявили, что подрядчики слушают записи, чтобы отследить паттерны и зафиксировать отдельные акценты пользователей. В общем, это необходимо для анализа.

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