Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Эксперты Гамбургского университета провели интересный эксперимент, в ходе которого фиксировали сотни тысяч проходящих запросов на подключение к Wi-Fi. Цель эксперимента — определить тип данных, передаваемых без ведома и согласия владельцев мобильных устройств.

Зондирование Wi-Fi (или пробы Wi-Fi) — стандартная процедура, являющаяся частью коммуникации между точкой доступа (модем или роутер) и смартфоном. По умолчанию большинство мобильных устройств непрерывно ищут доступные сети Wi-Fi и подключаются к ним, если им можно доверять.

Кстати, многие магазины уже используют пробы Wi-Fi для отслеживания перемещения посетителей. При этом они не нарушают GDPR, поскольку при таком отслеживании используется только обезличенный MAC-адрес устройства.

Тем не менее исследователи решили проверить, какую именно информацию об устройстве может содержать процесс зондирования Wi-Fi. Выяснилось, что в 23,2% случаев передавались идентификаторы сетей (SSID), к которым девайс пользователя подключался в прошлом.

Исследование проводилось в центре одного из городов Германии в ноябре 2021 года. Команда специалистов использовала шесть антенн, которые фиксировали пробы в различных каналах и спектрах. За три часа удалось отследить в общей сложности 252 242 запросов — 46,4% в 2.4GHz и 53,6% — в 5GHz.

За это время исследователи также получили 58 489 SSID, которые во многих случаях содержали числовые строки с 16 и более символами. Предполагается, что это пароли от популярных домашних роутеров в Германии — FritzBox или Telekom.

«Утечка паролей в SSID особенно опасна в том случае, если девайс достоверно передаёт подлинный идентификатор. Используя эти данные, злоумышленники могут “поднять“ фейковые точки доступа», — отмечают исследователи в отчёте (PDF).

 

Основной проблемой эксперты называют отслеживание пользователей мобильных устройств. Затруднить его могла бы рандомизация MAC-адресов, которая используется в более современных версиях iOS и Android. Тем не менее владельцы смартфонов всё равно до конца не защищены от трекинга.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru