За действиями пользователей в интернете больше всех следит Google

За действиями пользователей в интернете больше всех следит Google

За действиями пользователей в интернете больше всех следит Google

В период с июля 2023 года по июнь 2024-го компонент Do Not Track (DNT) защитных решений «Лаборатории Касперского» сработал 38 725 551 855 раз. Анализ показал повсеместное присутствие восьми трекинговых систем, четыре из них принадлежат Google.

Под блокировку DNT (по умолчанию выключен) попадают такие трекеры, как файлы куки, веб-маяки (прозрачные линии или изображения 1×1 пиксель на страницах), кнопки Share соцсетей с функцией отслеживания, сервисы веб-аналитики со скриптами и счетчиками на сайтах, системы сбора цифровых отпечатков (фингерпринтов).

В годовом отчете Kaspersky о веб-трекинге статистика представлена в разделении по девяти регионам. Для России, Ирана, Японии и Южной Кореи рейтинги топ-25 систем отслеживания действий онлайн составлялись отдельно.

Во всех списках в той или иной мере (чаще на первых позициях) засветились следующие трекеры Google:

  • Google Display & Video 360;
  • Google Аналитика;
  • Google AdSense;
  • YouTube Analytics (глобальное присутствие растет).

Кроме них, почти во всех регионах DNT часто реагировал на системы слежения Microsoft (самая высокая доля срабатываний — в Латинской Америке) и New Relic (анализ производительности сайтов и веб-приложений; преобладает в Океании).

Меньше всего перечисленные трекеры представлены в СНГ (без России).

 

В России тоже с большим отрывом лидируют «Яндекс» и сервисы Mail.ru:

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru