Facebook встраивает скрытый код-трекер в загружаемые фото пользователей

Facebook встраивает скрытый код-трекер в загружаемые фото пользователей

Facebook встраивает скрытый код-трекер в загружаемые фото пользователей

Австралийский исследователь в области кибербезопасности Эдин Юсупович утверждает, что Facebook встраивает «скрытые коды» в загружаемые пользователями фотографии. Это помогает соцсети отслеживать, кто просматривает ваши фото и кто делится ими.

Свою позицию в отношении скрытых практик Facebook исследователь выразил в своем Twitter-аккаунте. В частности, Юсупович пишет следующее:

«Facebook встраивает данные для отслеживания в фотографии, которые вы загружаете на сервер интернет-гиганта. Я обратил внимание на аномалию в структуре, когда просматривал дамп в шестнадцатеричной форме».

«В результате в незнакомой мне фотографии я нашел специальную IPTC-инструкцию. Такая степень отслеживания действий пользователей просто шокирует».

Юсупович обращает внимание: такой подход открывает Facebook возможность отслеживать фотографии пользователя даже вне платформы социальной сети.

«Специальные IPTC-инструкции», о которых говорит эксперт, представляют собой некий водяной знак в виде метаданных, позволяющих Facebook помечать фотографии собственным кодом. Этот код позже можно прочитать, а значит — отследить.

Это далеко не новая техника. Этот же метод может использоваться, чтобы обозначить владельца той или иной фотографии, что в будущем может помочь решить споры по поводу прав на медиаконтент.

По словам Юсуповича, код трекера был добавлен в 2016 году.

На днях стало известно об огромном штрафе в размере $5 миллиардов, который Федеральная торговая комиссия наложила на Facebook.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru