Google отслеживает 39 типов данных пользователей, Apple — всего 12

Google отслеживает 39 типов данных пользователей, Apple — всего 12

Google отслеживает 39 типов данных пользователей, Apple — всего 12

Новое исследование, проведенное аналитиками StockApps, показало, что Google отслеживает наибольшее количество конфиденциальных данных пользователей среди всех интернет-гигантов. Apple при этом демонстрирует ровно обратное — наименьшее число пользовательской информации уходит в Купертино.

Apple ранее опубликовала политику App Tracking Transparency, которая специально направлена на защиту конфиденциальности пользователей. Более того, техногигант отслеживает ровно столько данных, сколько необходимо для поддержания работы своих сервисов.

В StockApps подтверждают заявления купертиновцев, называя Apple компанией, уделяющей больше других внимания конфиденциальности пользователей.

«Apple хранит только ту информацию, которая необходима для обслуживания аккаунтов владельцев яблочных устройств. Именно поэтому сайт корпорации не настолько зависит от рекламы, как те же Google, Twitter и Facebook», — пишут аналитики.

Среди отслеживаемых данных StockApps перечисляет геолокацию, историю посещения в браузере, активность на сторонних сайтах и письма в Gmail (в случае Google). Для фиксирования собираемой информации использовалась платформа digitalinformationworld.

 

Выяснилось, что Google фиксирует 39 типов данных на одного пользователя. Apple — всего 12. Facebook — 14, Amazon — 23 и Twitter — 24.

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