Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Специалисты PCMag и Motherboard утверждают, что «обезличенные» данные пользователей бесплатного антивируса Avast, которые передаются аналитикам компании, можно привязать к конкретным людям. Другими словами, исследователи подвергают сомнению сам термин «обезличенные».

В прошлом месяце Avast столкнулся с обвинениями в отправке пользовательских данных, а именно истории посещения веб-сайтов. Утверждалось, что компания получает эту информацию через специальные расширения для браузеров.

Филиал антивирусного гиганта Jumpshot предлагал рекламным и аналитическим компаниям доступ к трафику пользователей, полученному от 100 миллионов устройств. Таким образом, клиенты компании (от крупных брендов до онлайн-магазинов) могли проанализировать, что и где покупают пользователи.

Аналитикам, само собой, крайне полезно понимать, откуда пришли клиенты и что они купили. Ключевую роль в заманивании покупателя могут сыграть Google или Amazon, реклама в новости или пост в Instagram.

При этом собираемые данные настолько подробные, что клиенты Avast могли просматривать конкретные клики, которые пользователи осуществляют во время веб-сёрфинга. Время совершения одного такого клика было детализировано буквально до миллисекунд.

Передаваемая информация не была привязана к имени пользователя, адресу электронной почты или IP-адресу, однако один идентификатор всё же присутствовал — ID устройства. Этот идентификатор присутствует на девайсе до тех пор, пока там установлен антивирусный продукт Avast, только после деинсталляции устройство отвязывается от ID.

В теории запись каждого клика пользователя может выглядеть следующим образом:

Device ID: abc123x Date: 2019/12/01 Hour Minute Second: 12:03:05 Domain: Amazon.com Product: Apple iPad Pro 10.5 - 2017 Model - 256GB, Rose Gold Behavior: Add to Cart

Не первый взгляд — безобидный набор данных, которые нельзя связать с конкретным пользователем. Однако тот же Amazon.com может безошибочно вычислить, какой именно юзер купил iPad Pro 1 декабря 2019 года в 12:03:05. Всё благодаря идентификатору — 123abcx.

Другими словами, 123abcx — это вполне конкретная личность, совершающая покупки в Сети. Это значит, что Jumpshot располагает уже далеко не обезличенными данными.

По словам представителей PCMag и Motherboard, им удалось узнать подноготную сбора информации от некоего источника, знакомого с продуктами Jumpshot.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru