Android-версия TikTok больше года собирала MAC-адреса смартфонов

Android-версия TikTok больше года собирала MAC-адреса смартфонов

Android-версия TikTok больше года собирала MAC-адреса смартфонов

Независимое расследование, проведённое сотрудниками издания Wall Street Journal, выявило интересные практики TikTok. Оказалось, что одноимённое Android-приложение на протяжении 18 месяцев собирало MAC-адреса мобильных устройств.

MAC-адреса служат своего рода уникальным идентификатором девайса. То есть с их помощью можно отслеживать устройство в рекламных или злонамеренных целях.

Стоит отметить, что разработчикам приложений для Android запрещён сбор MAC-адресов. С 2015 года официальные магазины App Store и Google Play Store ввели соответствующее правило на своих площадках.

Тем не менее создатели TikTok нашли лазейку, благодаря которой собирали MAC-адреса смартфонов пользователей около полутора лет. Расследование Wall Street Journal показало, что приблизительно 350 приложений в Google Play Store  воспользовались той же лазейкой. В основном это был рекламный софт.

Что касается TikTok, разработчики решили приостановить сбор MAC в ноябре 2019 года. Однако подобная информация может негативно сказаться на репутации компании, учитывая попытки президента США Дональда Трампа убрать TikTok из страны.

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