Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Мобильная версия браузера Chrome для смартфонов и планшетов на Android получила новую интересную функциональность: теперь пользователи могут защитить свои вкладки в режиме «Инкогнито» с помощью биометрической аутентификации — сканера отпечатков пальцев.

Новая фича работает так: вы сёрфите в режиме «Инкогнито», а потом просто закрываете Chrome — в этом случае браузер сразу же блокирует открытые в этом режиме вкладки, а разблокировать их можно с помощью сканера отпечатка пальца.

Повторный запуск браузера покажет пользователю серый экран с лого «Инкогнито» (очки и шляпа). После этого можно нажать на кнопку «разблокировать Инкогнито», которая открывает интерфейс сканирования отпечатка. У пользователя также есть возможность использовать ПИН-код (в нижнем левом углу).

Другие доступные опции, согласно 9to5google.com: возврат ко вкладкам в обычном режиме, закрыть открытые вкладки в режиме «Инкогнито».

 

Соответствующую опцию можно найти в настройках, пункт «Безопасность и конфиденциальность» => «Блокировать вкладки в режиме “Инкогнито“ при выходе из Chrome».

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