Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Желание почистить Windows от лишнего давно стало почти отдельным жанром. Одни удаляют предустановленные приложения вручную, другие пользуются готовыми деблоат-скриптами, а теперь в ход пошёл ещё и генеративный ИИ. И вот здесь история начинает отдавать лишними проблемами.

Поводом для новой волны обсуждений стал пост на Reddit, где пользователь рассказал, что установил Windows 11 на не самое новое железо, заметил подтормаживания интерфейса и медленный запуск, а потом решил исправить это с помощью PowerShell-скрипта, сгенерированного ИИ.

По его словам, такой сценарий якобы удалил лишние приложения и сделал систему быстрее. В качестве доказательства пользователь показал скриншоты диспетчера задач, где после «оптимизации» процессов стало меньше примерно на десяток.

 

Проблема в том, что само по себе это почти ни о чём не говорит. Количество процессов — очень слабый показатель производительности, а в приведённом примере загрузка CPU на «улучшенной» системе вообще оказалась выше.

То есть выглядит это скорее как красивая иллюзия контроля: процессов стало меньше, значит всё стало лучше. Хотя в реальности производительность системы — это не только число фоновых процессов, но и поведение памяти, диска, драйверов, фоновых служб, задержек интерфейса и ещё длинного списка вещей.

Но главная проблема даже не в сомнительном результате, а в самом подходе. Запускать на своём компьютере скрипт, который написал ИИ, при этом не понимая, что именно он делает, — идея откровенно рискованная. Такие сценарии часто лезут в реестр Windows, отключают системные компоненты, меняют политики и настройки, которые потом могут неожиданно выстрелить после следующего обновления.

Собственно, эта опасность давно существует и с обычными инструментами чистки ОС от сторонних разработчиков. У многих таких утилит на GitHub даже прямо написано: используйте на свой страх и риск. Но когда вместо понятного скрипта от конкретного автора в дело вступает ИИ, ситуация становится ещё веселее.

Нейросеть может не до конца понять задачу, сделать слишком агрессивные изменения, удалить что-то важное или просто выдать код, который выглядит убедительно, но работает совсем не так, как пользователь ожидает.

Вся история особенно иронична ещё и потому, что в обсуждаемом случае у пользователя, как отмечает автор материала, был далеко не слабый процессор — AMD Ryzen 9 5950X. Так что если на такой системе в повседневной работе всё действительно плохо, то проблема, скорее всего, не в «лишних приложениях», а где-то глубже.

Ваши данные могут пробить по звонку или ссылке через рекламные сервисы

Исследователь Антон Бочкарев из 3side (Третья Сторона) сообщил о новой потенциальной проблеме с сервисами таргетированной рекламы, связанными с операторами связи. Если верить опубликованному разбору, некоторые из таких платформ позволяют буквально по одному звонку или одному переходу по ссылке собрать о человеке крайне подробный цифровой профиль.

Автор материала на «Хабре »напоминает, что ещё полтора года назад уже описывал похожую историю с «пробивом» абонентов через рекламный сервис.

Тогда публикация вызвала резонанс, и уязвимость, по его словам, в итоге закрыли. Но теперь, как утверждается, на других площадках ситуация может быть даже хуже.

Для регистрации в одном из таких сервисов, как пишет автор, оказалось достаточно принять СМС на любой номер. После этого пользователю открывались инструменты настройки рекламной аудитории: геолокация, фильтрация по звонкам, интересам, сайтам, данным о полученных сообщениях и другим признакам.

Самое неприятное здесь — сочетание этих фильтров. По описанию автора, можно сузить аудиторию сначала по геозоне, затем по факту звонка с определённого номера, а потом ещё сильнее сократить выборку за счёт пересечений и дополнительных параметров. В результате, как утверждается в публикации, удаётся фактически деанонимизировать конкретного человека: понять, где он живёт, где бывает, где работает и какими сервисами пользуется.

 

 

Отдельное внимание автор уделяет так называемым рекламным счётчикам. Логика здесь такая: если поставить счётчик на сайт и заманить туда конкретного человека, то затем его визит можно использовать как фильтр в рекламной системе. А дальше — попытаться получить о нём уже куда более широкий набор данных, чем просто факт посещения страницы.

Среди параметров, которые, по словам автора, доступны в таких системах, — пол, возраст, уровень дохода, интересы, посещаемые сайты, отправители СМС, сведения о звонках, семейный статус, наличие недвижимости, автомобиля и даже данные о детях. Если всё это действительно доступно в описанном виде, речь идёт уже не просто о рекламной аналитике, а о крайне удобном инструменте для слежки и «пробива».

Отдельно подчёркивается, что для подобных действий якобы не нужно запускать реальную рекламную кампанию и тратить деньги: достаточно этапа предварительной оценки аудитории. И именно это, по мнению автора, делает проблему особенно опасной — входной порог минимален, а потенциальная польза для злоумышленников огромна.

При этом в публикации прямо говорится, что проблема, по мнению автора, носит системный характер. Даже если один конкретный сервис закроет такую возможность, аналогичные механики могут оставаться у других игроков рынка. Более того, автор отдельно утверждает, что данные между участниками этого сегмента могут передаваться и использоваться шире, чем кажется обычному абоненту.

В итоге пользователям стоит исходить из того, что их мобильная активность может быть куда менее приватной, чем принято думать. А главный вывод здесь, пожалуй, в том, что вопрос уже давно не только в рекламе. Когда инструменты маркетинга позволяют восстанавливать личные связи, маршруты и цифровые привычки конкретного человека, это выглядит уже как история про массовую слежку под вполне легальной вывеской.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru