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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru