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:

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