Разработчики Android-приложений теперь будут перечислять собираемые данные

Разработчики Android-приложений теперь будут перечислять собираемые данные

Разработчики Android-приложений теперь будут перечислять собираемые данные

Google постепенно вводит новый раздел «Data Safety» в официальном магазине приложений для Android — Play Store. В этой секции разработчики софта должны перечислить, какие именно пользовательские данные они собирают.

Таким образом, Data Safety станет отличным источником информации, который поможет пользователям принять решение, стоит ли доверять конкретным Android-приложениям. Причём интересно, что девелоперы должны не только указывать, какие данные собирают, но и какой информацией они делятся с третьими лицами.

 

 

У пользователей есть возможность подробнее ознакомиться с тем или иным пунктом, если он заинтересует.

 

Вызывает интерес ещё одна особенность Data Safety: по каждому приложению разработчик будет отчитываться о защитных механизмах, которые он использовал при создании софта. Будут учитываться лучшие практики защиты мобильных устройств вроде стандарта MASVS.

Кроме того, новый раздел Google Play Store будет обозначать, следует ли приложение политикам Google Play Families Policy, которые прямо касаются безопасности несовершеннолетних владельцев мобильных устройств на Android.

Поскольку Data Safety вводится постепенно, некоторые пользователи не сразу увидят нововведение в магазине. В этом случае придётся немного подождать.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru