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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru