Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Развертывание защиты Android System SafetyCore вызвало опасения в отношении приватности чатов. Разработчик пояснил: ИИ-приложение не сканирует контент на стороне клиента, а лишь классифицирует его по запросу Google Messages.

О намерении Google усилить защиту обмена сообщениями в Android с помощью ИИ стало известно в октябре прошлого года. Механизм SafetyCore на тот момент проходил тестирование, а теперь его начали подключать на устройствах с ОС версий 9 и выше, а также с Android Go.

«SafetyCore — это новая системная служба Android 9+, создающая на устройстве инфраструктуру для безопасной и конфиденциальной классификации контента с тем, чтобы пользователи могли отсеивать нежелательные сообщения», — заявил представитель Google в ответ на запрос The Hacker News о комментарии.

Отсутствие оснований для опасений подтвердили участники проекта GrapheneOS, которые и сами бы не прочь внедрить решение Google, но исходники SafetyCore закрыты.

«Google Messages использует новое приложение для категоризации сообщений: спам, вредоносные, обнаженка и т. п. О попытках детекта нелегального контента с отправкой отчетов на сервис здесь и речи нет».

От себя добавим: новая фича Google схожа с защитой Communication Safety, которую Apple реализовала для iMessage. Там тоже локально используется ИИ, и по результатам анализа аттачей пользователям выводятся предупреждения.

Подпишитесь на новости

ИИ на свету: в России готовят фотонные ускорители для отдельных задач GPU

Российские разработчики ищут способ ускорять ИИ с помощью света. Фотонные вычислители рассматривают как специализированную альтернативу GPU в отдельных задачах. Идею обсудили на круглом столе по развитию фотонных вычислений.

Отправлять видеокарты на пенсию пока рано, сообщает ТАСС со ссылкой на ГК «Элемент».

Предполагается гибридная система: оптика берёт подходящие ей операции, электроника отвечает за остальные. Фотонное матричное ядро планируют применять для инференса, работы уже обученных нейросетей, обработки сигналов и некоторых задач оптимизации.

Главный производственный козырь — менее жёсткие требования к техпроцессу. Ключевые элементы кремниевых фотонных схем можно создавать по нормам 90–45 нм.

Для России с ограниченным доступом к передовым зарубежным GPU это потенциально интересный путь. Правда, одного кристалла мало: нужны память, контроллеры, источники света, преобразователи сигналов и программный стек.

Разработчики подобных решений заявляют о потенциальном преимуществе по энергоэффективности более чем в десять раз. Но в «Элементе» уточняют: цифры пока преимущественно исходят от самих разработчиков.

В России уже работают над производственной базой и прототипами, в том числе в Сбере. Следующая задача — собрать полноценную экосистему с библиотеками фотонных элементов, корпусированием и тестированием.

К 2027 году планируют сформулировать требования к вычислителю для передачи в производство, а на 2028-2029 годы намечена опытная эксплуатация.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru