Facebook заплатит $550 млн по делу о нарушении конфиденциальности

Facebook заплатит $550 млн по делу о нарушении конфиденциальности

Facebook заплатит $550 млн по делу о нарушении конфиденциальности

Facebook должен выплатить $550 миллионов за систематическое нарушение закона о конфиденциальности пользователей. Групповой иск, касающийся несанкционированного сбора данных системы распознавания лиц, подали жители штата Иллинойс.

Несмотря на действительно крупную сумму, интернет-гигант мог заплатить ещё больше — предусматривалось максимальное взыскание в размере $35 миллиардов.

Каждый из пользователей, подписавший исковое заявление, мог рассчитывать на $200, однако сумма зависела от нескольких факторов. Подавляющее большинство истцов проживают в штате Иллинойс, они использовали социальную платформу с 2011 по 2015 год.

Теперь Facebook должен будет запрашивать разрешение у жителей этого штата на использование технологии распознавания лиц и автоматических отметок пользователей на загруженных фотографиях.

Само исковое заявление было зарегистрировано в 2015 году, в нем отмечалось, что социальная сеть нарушает законы Иллинойса, касающиеся использования биометрических данных. Изначально Facebook пытался отбиться, ссылаясь на то, что распознавание лиц нельзя считать биометрией.

Однако суд в итоге счёл иначе — корпорация должна удовлетворить требования пострадавших пользователей.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru