Функция блокировки трекеров в Microsoft Edge больше всех бьет по Google

Функция блокировки трекеров в Microsoft Edge больше всех бьет по Google

Функция блокировки трекеров в Microsoft Edge больше всех бьет по Google

15 января 2020 года Microsoft обещает официальный релиз полностью переработанного браузера Edge для пользователей Windows и macOS. Корпорация особенно гордится функцией защиты от слежения и веб-трекеров (Tracking Prevention).

Изначально возможности Tracking Prevention появились в Internet Explorer 9 ещё в 2011 году. Тогда это было реализовано в виде простых текстовых файлов под названием Tracking Protection Lists (TPLs). Эти файлы допускали или блокировали сторонние запросы от отдельных доменов.

Принцип работы Tracking Prevention не претерпел больших изменений в Edge. Однако разработчики уделили внимание имплементации — она стала удобнее и сложнее.

Эксперты, проанализировавшие работу новой реализации Tracking Prevention, пришли к выводу, что она больше всего ударит именно по Google.

На данный момент техногигант не опубликовал официальную документацию, посвящённую Tracking Prevention, но уже известно, что пока не существует очевидного способа кастомизации функции. Например, отсутствует возможность заменить встроенные списки сторонними альтернативами.

Если вы пользуетесь предварительными билдами браузера Edge, можете найти функцию защиты от веб-трекеров на странице настроек — в разделе, посвящённом конфиденциальности и сервисам. Там можно включить или отключить Tracking Prevention, указать уровень блокировки трекеров и управлять исключениями.

По умолчанию Tracking Prevention включена, а настройки функции представляют собой сбалансированный вариант, подразумевающий блокировку потенциально опасных трекеров или скриптов отслеживания на незнакомых пользователю сайтах.

На компьютерах под управлением Windows 10 списки Trust Protection Lists располагаются  в папке профиля пользователя — %LocalAppData%\Microsoft\Edge Beta\User Data\Trust Protection Lists\. В этих файлах известные трекеры разделены на категории: рекламные, аналитические, снимающие цифровой отпечаток и принадлежащие социальным сетям.

С настройками по умолчанию Tracking Prevention в браузере Edge заблокировал в общей сложности 2318 трекеров, 552 из которых принадлежали доменам Google (23,8%). Вторым по количеству заблокированных скриптов отслеживания оказался Facebook — 3,8%.

Лидирующую позицию Google в этом вопросе специалисты объясняют бизнес-моделью интернет-гиганта: скрипты Google Analytics и Google AdSense установлены на огромном количестве ресурсов в Сети. Говорить о каком-либо заговоре против Google не приходится, подчёркивают исследователи.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru