Chrome на Android разрешил делиться с сайтами только примерной геолокацией

Chrome на Android разрешил делиться с сайтами только примерной геолокацией

Chrome на Android разрешил делиться с сайтами только примерной геолокацией

Google добавила в Chrome для Android новую настройку конфиденциальности: теперь сайтам можно передавать не точную, а примерную геолокацию. Это удобно для случаев, когда сервису не нужен ваш конкретный адрес или координаты до улицы.

Раньше всё было жёстче: если сайт просил доступ к местоположению, пользователь фактически делился точными данными. Даже если речь шла о простых вещах вроде прогноза погоды, местных новостей или регионального контента.

Теперь Chrome позволит выбрать более мягкий вариант — показать сайту только приблизительный район. По словам менеджера продукта Chrome Арчита Агарвала, это должно дать пользователям больше контроля над тем, какими данными они делятся.

 

Точная геолокация будет также доступна. Она действительно нужна, например, при заказе еды, вызове такси или поиске ближайшего банкомата. Но для обычного просмотра сайтов часто достаточно примерного местоположения.

Пока функция доступна только в Chrome на Android. В дальнейшем Google планирует добавить такую возможность и в настольную версию браузера.

Изменение затронет и разработчиков сайтов. Google готовит новые API, которые позволят запрашивать именно примерную геолокацию или явно указывать, что сервису требуется точная. Компанию также призывает разработчиков не требовать координаты без реальной необходимости.

AppSec Solutions разработала ИИ-файрвол для защиты LLM-систем

AppSec Solutions сообщила о разработке ИИ-файрвола — продукта для защиты систем с искусственным интеллектом и фильтрации запросов к большим языковым моделям. Разработкой занималась команда AppSec Solutions, входящая в группу компаний.

Решение ориентировано на компании, которые уже используют LLM в бизнес-процессах или только планируют внедрять нейросети.

Основная задача ИИ-файрвола — проверять входящие запросы и снижать риски, связанные с небезопасным использованием моделей.

Такие инструменты становятся всё актуальнее по мере того, как ИИ-сервисы начинают работать с корпоративными данными, внутренними системами и пользовательскими обращениями. Среди типичных рисков — инъекции в промпты, попытки обойти ограничения модели, утечки чувствительной информации и нежелательная генерация ответов.

Swordfish Security уже занимается темой безопасности ИИ. Ранее компания подготовила общедоступный фреймворк безопасности ИИ, с помощью которого организации могут оценивать зрелость и защищённость систем с применением нейросетей. Заявляется, что он адаптирует международный опыт к российскому законодательству и локальной практике.

Появление ИИ-файрвола выглядит логичным продолжением этой работы. Рынок постепенно приходит к простой мысли: подключить LLM к продукту или внутреннему сервису уже недостаточно. Нужно ещё понимать, кто и как с ней взаимодействует, какие запросы проходят внутрь системы и какие данные могут выйти наружу.

По сути, Swordfish Security развивает направление прикладной защиты ИИ-систем не на уровне общих разговоров про риски нейросетей, а через инструменты, которые должны встраиваться в реальные корпоративные сценарии.

К слову, команда AM Live провела день в офисе ГК Swordfish Securirty и выяснила, как развивают защиту ИИ уже сейчас и как она будет выглядеть в будущем. Кибербезопасность, разработка и искусственный интеллект; как на самом деле работает команда, которая создаёт продукты в условиях, где ещё нет готовых правил, стандартов и людей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru