Эксперты назвали страны, опасно отслеживающие распространение COVID-19

Эксперты назвали страны, опасно отслеживающие распространение COVID-19

Эксперты назвали страны, опасно отслеживающие распространение COVID-19

Норвегия, Бахрейн и Кувейт — три страны, в которых наиболее агрессивно работают мобильные приложения для контроля распространения коронавирусной инфекции COVID-19. К такому заключению пришли аналитики компании Amnesty.

Власти вышеупомянутых стран отслеживают перемещения граждан в режиме реального времени. По словам специалистов, соответствующие мобильные приложения используют «агрессивный централизованный подход».

В исследовании Amnesty International аналитики делают вывод, что методы Норвегии, Кувейта и Бахрейна представляют «огромную угрозу для конфиденциальности» людей.

Помимо этих стран, эксперты изучили 11 приложений, внедрённых Францией, ОАЭ, Исландией, Израилем, Алжиром, Катаром и Тунисом. Примечательно, что методы США не анализировались.

Приложения Smittestopp (Норвегия), Shlonik (Кувейт) и BeAware Bahrain (Бахрейн) специалисты нарекли «самыми опасными инструментами массовой слежки».

«Все три программы регулярно загружают GPS-координаты на центральный сервер. Также за гражданами ведётся практически круглосуточное наблюдение», — объясняют в Amnesty.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru