Полиция США собирает локации смартфонов из навигаторов и кофеин

Полиция США собирает локации смартфонов из навигаторов и кофеин

Полиция США собирает локации смартфонов из навигаторов и кофеин

Калифорнийская полиция использует местоположения смартфонов без ведома пользователей и решения суда. Информацию передает сервис Fog Reveal. Он получает данные “идентификаторов рекламы”, которые генерируют бесплатные приложения.

О скандале пишет агентство AP. В распоряжении журналистов оказались документы, в которых фигурируют миллиарды записей о местоположении 250 миллионов смартфонов. Информацию купили у компании Fog Data Science.

Проверка по базе данных государственных расходов GovSpend показывает, что Fog продала свой сервис как минимум 24 силовым учреждениям по 40 контрактам.

Известно, что Fog Reveal использовали для поиска граждан, участвовавших в штурме Капитолия в январе 2021. Журналисты предполагают, что сервис в судебных делах применяют с 2018 года, но умалчивают об этом.

Суть технологии в том, что подобные Fog компании собирают данные геолокации из бесплатных приложений вроде Starbucks или навигатора Waze. Сервисы присваивают каждому гаджету так называемый рекламный идентификатор — тот самый вопрос “отслеживать местоположение?” Эти данные “изучают” ваши передвижения, чтобы улучшить сервис.

В теории рекламные ID не могут идентифицировать владельца смартфона, но если получить доступ к геолокации и видеть, где телефон “ночует”, а где находится в рабочие часы, несложно определить конкретного человека.

На прошлой неделе Федеральная торговая комиссия подала в суд на компанию Kochava, который, как и Fog, предоставляет своим клиентам рекламные идентификаторы. Их можно легко использовать для определения того, где живет пользователь. Сейчас на рассмотрении Конгресса находятся законопроекты по регулированию отрасли.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru