Signal столкнулся с нагрузкой из-за массового ухода людей с WhatsApp

Signal столкнулся с нагрузкой из-за массового ухода людей с WhatsApp

Signal столкнулся с нагрузкой из-за массового ухода людей с WhatsApp

Сервис обмена мгновенными сообщениями Signal, в котором сделан упор на конфиденциальность и безопасность, столкнулся с невиданной ранее нагрузкой из-за массовой миграции пользователей с WhatsApp. По словам разработчиков мессенджера, сейчас им удалось решить проблему с задержкой в процессе верификации.

Если пользователю нужно настроить Signal в первый раз, потребуется ввести и подтвердить телефонный номер с помощью специальных кодов верификации. Из-за повышенной нагрузки в связи с уходом людей с WhatsApp в приложении Signal наблюдалась задержка верификации.

Официальный Twitter-аккаунт мессенджера посвятил проблеме целую ветку, уточнив уже спустя пару часов, что доставка кодов верификации восстановлена, а сервис теперь функционирует в прежнем режиме.

 

Забавно, что проблемы в работе Signal вызвал другой мессенджер — WhatsApp, а точнее новая политика системы обмена текстовыми сообщениями. Напомним, что на днях стало известно об изменениях правил WhatsApp, касающихся передачи пользовательских данных и плотной интеграции между продуктами Facebook.

Согласно новой политике, с 8 февраля 2021 года владельцы мессенджера смогут деактивировать ваш аккаунт, если вы не согласитесь на передачу данных Facebook. Среди подобных сведений могут значиться: указанная при регистрации аккаунта информация, телефонные номера, детали транзакций, взаимодействие с платформой, данные о мобильном устройстве, IP-адрес и т. п.

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