Signal отходит от использования телефонных номеров в качестве ID

Signal отходит от использования телефонных номеров в качестве ID

Signal отходит от использования телефонных номеров в качестве ID

На этой неделе безопасный мессенджер Signal получил функцию под названием «Signal PIN», которая, как утверждают разработчики, поможет пользователям переносить данные аккаунта с одного устройства на другое. В компании также отметили, что с помощью Signal PIN мессенджер в будущем отойдёт от использования телефонных номеров в качестве идентификатора.

В настоящее время нововведение уже доступно всем пользователям. Чтобы активировать функцию, нужно зайти в настройки приложения, а затем попасть в раздел «Конфиденциальность» (Privacy). Именно там можно увидеть опцию Signal PIN.

Как только вы задействуете новую функцию, Signal попросит задать PIN-код, который привяжется к вашей учётной записи. При этом сам PIN может быть как простым (классическим) — четыре цифры, так и длинным, сложным — состоять из букв и цифр.

С помощью этого кода мессенджер будет шифровать данные профиля пользователя, настройки аккаунта, списки контактов и загружаемую на серверы компании копию этих данных.

Если в какой-то момент пользователь захочет сменить девайс, перенести все данные на новое устройство не составит никакого труда. В этой процедуре непосредственное участие будет принимать PIN-код.

Разработчики Signal считают, что новый механизм поможет отойти от привычных идентификаторов в виде телефонных номеров.

 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru