300 ТБ музыки из сервиса Spotify утекли на торренты

300 ТБ музыки из сервиса Spotify утекли на торренты

300 ТБ музыки из сервиса Spotify утекли на торренты

Spotify оказался в центре громкого скандала из-за крупнейшей утечки музыки за всю историю стриминга. По данным даркнет-библиотеки Anna’s Archive, с платформы якобы было скачано почти 300 ТБ аудиоконтента, который уже распространяется на торрентах.

22 декабря Spotify подтвердил слив и заявил, что выявил и отключил «вредоносные пользовательские аккаунты», которые занимались незаконным скрейпингом и обходом DRM-защиты:

«Мы внедрили дополнительные меры защиты и продолжаем мониторинг подозрительной активности. С первого дня мы стоим на стороне артистов и боремся с пиратством», — говорится в заявлении компании.

Ранее Spotify также сообщил Android Authority, что третья сторона получила несанкционированный доступ, выгрузила публичные метаданные и «с использованием нелегальных методов» смогла получить доступ к части аудиофайлов.

И вот это самое слово «часть» — ключевое. По утверждению Anna’s Archive, в Сеть попало около 86 миллионов треков — это примерно 37% всей музыкальной библиотеки Spotify, но при этом они якобы покрывают 99,9% всех прослушиваний на платформе.

 

Основные детали утечки выглядят так:

  • большинство файлов сохранены в оригинальном формате OGG Vorbis 160 kbps;
  • треки с нулевой популярностью были перекодированы до 75 kbps, чтобы сэкономить место;
  • выгружено 256 миллионов строк метаданных, охватывающих 99,6% всех прослушиваний;
  • собрано 186 миллионов уникальных ISRC-кодов — глобальных идентификаторов музыкальных записей (аналог ISBN у книг);
  • восстановлен почти полный JSON-аналог API Spotify: с артистами, альбомами, обложками и всей служебной информацией.

Все эти данные уже выложены в виде SQL-баз, доступных для запросов.

Anna’s Archive называет себя не пиратами, а «архивистами». В своём блоге группа объясняет, что цель проекта — долговременное сохранение всей музыки, а не только хитов.

По мнению авторов проекта, Spotify слишком ориентирован на популярность и коммерцию, а миру нужен «авторитетный набор торрентов, представляющий всю музыку, когда-либо созданную».

Файлы распространяются в собственном формате Anna’s Archive Containers (AAC), который проект использует уже несколько лет. Метаданные опубликованы сразу, а сами аудиофайлы будут выкладываться поэтапно, крупными блоками и отсортированными по популярности.

Так что реальные последствия этой истории — для Spotify, правообладателей и музыкальной индустрии в целом — станут заметны не сразу, а со временем.

Spotify, в свою очередь, продолжает расследование и подчёркивает, что работает с партнёрами по отрасли для защиты авторских прав. Но, судя по масштабам произошедшего, этот инцидент ещё долго будет всплывать в обсуждениях и явно войдёт в историю.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru