Поисковик Google дает сбой при вводе фраз с эмодзи

Поисковик Google дает сбой при вводе фраз с эмодзи

Поисковик Google дает сбой при вводе фраз с эмодзи

Поисковая система Google, как оказалось, не справляется с определенными запросами, касающимися эмодзи. Примеры таких запросов: "How many emojis on iOS", "How many emojis on Apple" и "How many emojis on Windows".

Аналитики BleepingComputer смогли воспроизвести проблему как в десктопной версии поисковика, так и в соответствующем мобильном приложении. Каждый раз система выдавала ошибку сервера.

 

На результат такого поиска можно посмотреть на сохраненных в архиве страницах: "how many emojis on iOS" и "How many emojis on Apple". Изначально предполагалось, что проблема затрагивает только отдельные домены с привязкой к странам — например, Google.co.nz. Однако пользователи вскоре выяснили, что Google.com тоже крашится при упомянутых выше запросах.

Один из таких пользователей под ником llui85 привел список поисковых запросов, которые могут вызывать сбои в работе поисковика:

  • "how many emojis on ios"
  • "how many emojis on apple"
  • "how many emojis on windows"
  • "how many emojis on lumia"
  • "how many emojis lumia"
  • "how many ios emoji"
  • "how many emojis in ios"
  • "how many emojis inside ios"

Форумчанин на Reddit с ником gottago_gottago предположил, что виновником является веб-ресурс Emojipedia.com, поскольку запрос этого домена в Google также «ломает» поиск.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru