Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Три специалиста из Стэнфордского университета работают над новым проектом, получившим название Human Screenome Project. По словам экспертов, их разработка выведет слежку за пользователями смартфонов на новый уровень.

Human Screenome Project, как можно понять из названия, постоянно снимает скриншоты, чтобы создать некий план или карту того, как человек использует свой смартфон.

Исследователи хотят собрать и проанализировать как можно больший объём данных, чтобы оценить влияние современных телефонов на нашу жизнь. Главная цель — углублённое изучение времени, проводимого за смартфоном, выделение наиболее часто используемых приложений и тому подобное.

По замыслу учёных, это поможет понять, насколько социум психологически зависит от смартфонов, а в лучшем случае — выработать контрмеры, которые помогут людям успешнее справляться с зависимостью от современных девайсов.

Работать Human Screenome Project будет следующим образом: каждый раз, когда пользователь активирует смартфон, программа в фоне начнёт снимать скриншоты каждые пять секунд — и так до конца сессии. После этого специалисты проанализируют полученные снимки экрана и смогут создать общую картину современной цифровой жизни.

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