Эксперты показали, как реклама на Facebook может различать пользователей

Эксперты показали, как реклама на Facebook может различать пользователей

Эксперты показали, как реклама на Facebook может различать пользователей

В новом исследовании ИТ-специалистов из Испании и Австрии демонстрируется использование инструментов Facebook для таргетированной рекламы в целях доставки объявлений конкретным пользователям социальной сети. Для этого достаточно лишь знать о предпочтениях человека.

В документе под названием "Unique on Facebook: Formulation and Evidence of (Nano)targeting Individual Users with non-PII Data" (PDF) эксперты описывают модель, с помощью которой можно идентифицировать уникального пользователя.

Например, исследователи смогли задействовать инструмент Facebook Ads для отображения ряда специальных рекламных объявлений конкретному пользователю Facebook. При этом данные объявления больше не увидит ни один юзер.

Специалисты утверждают, что их беспокоит использование рекламных инструментов Facebook в злонамеренных целях. Учитывая потенциальную опасность, имеет ли право корпорация Цукерберга обрабатывать и хранить персональные данные пользователей, раскрывающие его предпочтения?

Фактически опубликованное исследование может создать дополнительное давление на законодателей, что в итоге приведёт к запрету сбора информации, касающейся интересов владельцев Facebook-аккаунтов.

Помимо этого, специалисты подняли вопрос важности независимых исследований, которые будут вскрывать проблемы навязчивой таргетированной рекламы и её возможного влияния на конфиденциальность пользователей.

«Наши тесты показали, что 4 специфических интересов или 22 случайных могут идентифицировать пользователя Facebook в рамках социальной площадки. Сам Facebook будет узнавать таких юзеров с 90-процентной точностью», — отметили исследователи.

Своя нейросеть, свой сервер: Selectel показал ИИ-админа без облачных рисков

Selectel решил, что системным администраторам надоело гуглить ошибки в три часа ночи, и выкатил aish — своего ИИ-агента, встроенного прямо в серверную ОС SELECTOS. Задумка кроется в том, чтобы не таскать логи и конфиги куда-то в облако к третьим лицам, а разбираться со всем на месте, без утечек и лишних глаз.

Aish здесь позиционируется не как отдельная игрушка, а как встроенный помощник для команд эксплуатации.

Агент умеет разбираться в контексте системы: смотрит на состояние сервисов, логи, конфигурацию — то есть видит примерно то же, что видел бы живой админ. На практике это значит разбор инцидентов, поиск причины, по которой очередной сервис лёг, и рутинные операции.

Отдельно Selectel налегает на принцип согласованного исполнения: агент не творит самодеятельность. Он формирует команду, объясняет, что именно она сделает, а запускает её всё равно оператор-человек.

Главный аргумент в пользу решения — безопасность данных. Большинство ИИ-агентов на рынке сегодня облачные, а значит, контекст сессии — логи, конфиги, детали инфраструктуры — улетает к внешнему провайдеру.

Для компаний с жёсткими политиками безопасности это форменный кошмар: и утечка возможна, и аудит толком не проведёшь. Aish эту головную боль снимает: нейросеть развёрнута локально, на серверах Selectel.

Как отметил Кирилл Дмитриев, директор департамента системного ПО Selectel, aish задумывался как способ снизить порог входа в системное администрирование Linux; специально для команд, которым по политикам безопасности запрещено использовать зарубежные LLM.

При этом SELECTOS доступна в форматах ISO, QCOW2 и в виде контейнерных образов, работает на облачных и выделенных серверах, соответствующих 152-ФЗ, а благодаря Debian-базе переход на неё не требует переобучения. Команда просто пересаживается на знакомый руль, только теперь с ИИ-помощником на подхвате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru