Privacy Sandbox всё: Google признала провал борьбы со слежкой за юзерами

Privacy Sandbox всё: Google признала провал борьбы со слежкой за юзерами

Privacy Sandbox всё: Google признала провал борьбы со слежкой за юзерами

Команда Google, отвечающая за развитие Privacy Sandbox, объявила о сворачивании проекта, призванного найти баланс между стремлением пользователей сохранить приватность и желанием рекламщиков отслеживать их интересы.

Большинство технологий и API, созданных в рамках Privacy Sandboх, будут изъяты из репертуара Chrome и Android. В Google официально признали, что их шестилетние усилия по замене куки-трекинга более приемлемым решением оказались провальными.

Разработчики планировали вооружить рекламодателей инструментами для таргетинга и аналитики и при этом исключить идентификацию пользователей на основе куки. Проект Privacy Sandbox развивался как набор API — сначала для веба, потом и для Android.

Из-за сопротивления отрасли и низкого уровня внедрения предлагаемых новшеств Google никак не удавалось ввести блокировку сторонних куки в своих продуктах, и в итоге она была вынуждена завершить самостоятельные поиски альтернативы.

Из всех наработок на этом направлении было решено сохранить освоенные коллегами по цеху CHIPS (раздельное хранение куки-файлов в привязке к доменам верхнего уровня), FedCM (объединение сервисов идентификации, обеспечивающих конфиденциальность и работающих без сторонних куки) и Private State Token (идентификация пользователей по токену, сгенерированному на сайте в ходе авторизации и хранимому в браузере).

Технологии и API, поддержка которых будет прекращена в Chrome и Android:

  • Attribution Reporting — оценка эффективности рекламы без нарушения конфиденциальности; будет заменена API Attribution стандарта W3C;
  • IP Protection — сокрытие IP-адреса пользователя при посещении сайтов;
  • On-Device Personalization — персонализация работы пользователя на Android-устройстве, использующая локально хранимые данные (защита от компаний, с которыми юзер не взаимодействовал);
  • Private Aggregation агрегирование данных, используемых разными сайтами (частота посещений, демография);
  • Protected Audience — работа с пользователями, ранее посещавшими сайт;
  • Protected App Signals — сохранение информации о работе пользователя с приложениями в интересах показа рекламы;
  • Related Website Sets — определение взаимосвязи между сайтами, на основе которой браузеры могут допускать ограниченный межсайтовый доступ к данным;
  • SelectURL — отображение контента в iframe на основе межсайтовых данных о пользователе из общего хранилища (данные хранятся в формате ключ-значение и без привязки к домену);
  • SDK Runtime — возможность запуска сторонних библиотек в изолированном процессе (отдельно от процесса Android-приложения);
  • Topics (заменил API FLoC) — собирает данные о предпочтениях пользователей Chrome и Android на основе активности в браузере, но без использования куки.
AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru