Google начинает следить за юзерами Android еще до открытия приложений

Google начинает следить за юзерами Android еще до открытия приложений

Google начинает следить за юзерами Android еще до открытия приложений

Исследование, проведенное профессором Тринити-колледжа в Дублине, показало, что куки и другие идентификаторы, используемые Google для аналитики и персонализации рекламы, появляются на Android-гаджетах прежде, чем пользователь открыл первое приложение.

Эти трекеры отдаются (PDF) с серверов Google, сохраняются на устройстве и отправляют данные техногиганту через предустановленные приложения, такие как Google Play Services и клиент Google Play.

При этом согласия юзера никто не испрашивает, и отказ от слежки не предусмотрен. Исследователь заключил, что подобная практика противоречит европейскому Регламенту по защите данных (GDPR).

Как выяснилось, вскоре после входа в Google-аккаунт (когда стартует Android) на смартфон загружается DSID — куки-файл, хранимый в папке данных приложения Google Play Services и используемый для отслеживания заходов пользователя на сторонние сайты.

После первого подключения Google Play Services на устройстве создается еще один идентификатор, привязанный к учетной записи Google, — Android ID. Он не прекращает передачу данных даже в случае выхода юзера из аккаунта, и избавиться от этого можно, лишь сбросив настройки до заводских.

 

Перед публикацией результатов исследования автор обратился за разъяснениями в Google. Респондент был лаконичен: затронутые правовые аспекты — без комментариев, ошибок и вводящих в заблуждение заявлений не обнаружено; вопрос о планируемых изменениях в отношении куки и проч. остался без ответа.

В комментарии для The Register представитель компании пояснил:

«В отчете рассмотрены инструменты и технологии, на базе которых Google создает полезные продукты и сервисы. Автор исследования упомянул, что у него нет юридического образования, и мы не согласны с его правовой оценкой результатов анализа. Конфиденциальность пользователей — первостепенная задача для Android, и мы подтверждаем готовность соблюдать соответствующие законы и нормы».

Техногиганту далеко не первый раз пеняют на расхождение слова и дела в вопросах обеспечения приватности пользователей. Так, недавно у юзеров возникли новые опасения в связи с принудительной установкой и запуском ИИ-приложения Android System SafetyCore.

Разработчик поспешил развеять сомнения, пояснив, что эта системная служба не сканирует контент на стороне клиента, а лишь классифицирует его для Messages, и результаты не расшариваются. Однако согласия пользователей опять не спросили и возможности opt-out не предоставили.

Впрочем, новинку можно удалить либо отключить через настройки: Приложения > Показать все (или системные) приложения, в списке выбрать SafetyCore и кликнуть «Удалить» либо «Остановить». К сожалению, навязанная фича вернется со следующим обновлением ОС.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru