Апдейты iOS и Android могут помешать мэрии Москвы собирать данные людей

Апдейты iOS и Android могут помешать мэрии Москвы собирать данные людей

Апдейты iOS и Android могут помешать мэрии Москвы собирать данные людей

Последние обновления мобильных операционных систем iOS и Android могут помешать мэрии Москвы запустить систему отслеживания передвижение пешеходов через MAC-адреса смартфонов. На этот проект власти планировали выделить 152,9 миллионов рублей.

Напомним, что в столице хотят реализовать проект по запуску на остановках специальных комплексов (АПК), которые будут собирать MAC-адреса девайсов граждан. С помощью этой системы власти планируют анализировать пассажиропоток.

Как пояснил источник издания «Ъ», Москва может свернуть этот проект из-за последних обновлений Android и iOS, в которых разработчики предусмотрели динамичную смену MAC-адресов.

«Получить уникальные адреса мобильных устройств явно не получится. Наши специалисты, конечно, ищут методы обода защиты смартфонов, но проект, скорее всего, придётся свернуть», — приводит «Коммерсантъ» слова источника.

Ранее СМИ писали, что в качестве эксперимента АПК поставят на 220 остановок и пешеходных стел столицы, а конечная цель — установить комплексы по всему городу. Власти Москвы ссылались на опыт Сингапура, Лондона и Берлина и утверждали, что анализ собранных данных поможет улучшить работу транспорта и повысить качество перемещения граждан.

Общая сумма, которую власти выделили на закупку АПК, составила 152,9 млн рублей, а на выполнение работы подрядчику дали полгода. Есть информация, что 24 декабря все необходимые комплексы были установлены, а мэрия выплатила за первый этап 62,8 млн руб.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru