МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

В отзыве на проект приказа Роскомнадзора, обязывающего операторов связи передавать регулятору данные, позволяющие идентифицировать абонентское оборудование для доступа в интернет, МТС охарактеризовал предложенные меры как затратные и нарушающие тайну связи.

Проект, опубликованный в декабре 2024 года, предусматривает обязательное определение оборудования, используемого для доступа в интернет, для 1981 компании.

Роскомнадзор оценивает затраты на реализацию этих мер в 389 млн рублей в год, что составляет 2,3 млрд рублей за шесть лет. По мнению регулятора, подобные меры необходимы для защиты от DDoS-атак, предотвращения мошенничества и нарушений законодательства в области защиты персональных данных.

В отзыве, предоставленном РБК, МТС указал, что требование о передаче адреса установки оборудования, абонентских номеров и идентификаторов пользовательского устройства без согласия абонента является нарушением тайны связи.

Кроме того, компания отметила, что в 95 % случаев при подключении клиентов-физлиц к мобильным сетям через маршрутизатор широкополосного удалённого доступа (BRAS) невозможно точно определить, какое устройство используется для доступа в интернет.

Также МТС подчеркнул, что передача сведений о регионе, районе, городском округе и других параметрах, связанных с конкретными IP-адресами, в установленные сроки является технически невыполнимой. Для уточнения этих данных, по словам МТС, потребуется около шести месяцев.

«Архитектура некоторых сегментов сети глубоко интегрирована, и дополнительное разделение и локализация публичных IP-адресов приведёт к снижению надёжности. Без значительных затрат на модернизацию сети это невозможно», — говорится в отзыве.

«Оценить финансовые затраты на данные мероприятия в настоящее время не представляется возможным, в том числе из-за отсутствия на рынке большинства необходимого оборудования».

Кроме того, МТС считает, что выполнение требований Роскомнадзора потребует значительно больших расходов, чем заявлено в ведомстве.

«Реализация ряда условий и мер, введённых проектом приказа, может повлечь за собой дополнительные финансовые затраты для бизнеса, включая разработку новых и адаптацию существующих технических средств, а также закупку необходимого оборудования и комплектующих», — отметили в Торгово-промышленной палате России.

В ответ на запрос РБК Роскомнадзор отметил, что отдельные положения приказа будут корректироваться, однако новой версии документа регулятор не готовит.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru