Windows следит через GDID: как уменьшить цифровой хвост в системе

Windows следит через GDID: как уменьшить цифровой хвост в системе

Windows следит через GDID: как уменьшить цифровой хвост в системе

История с Windows-идентификатором GDID показала одну важную вещь: VPN может меняться, IP-адреса могут прыгать по странам, а сама установка Windows всё равно остаётся узнаваемой для Microsoft. GDID — это постоянный идентификатор устройства, который используется в сервисах компании, лицензировании, Microsoft Store и телеметрии.

Напомним, на днях стало известно, что 19-летнего хакера вычислили по идентификатору Windows. Что нужно сделать, чтоб минимизировать эти риски?

Полностью выключить эту функциональность красивой кнопкой нельзя. Но это не значит, что пользователь совсем беспомощен. Есть несколько способов хотя бы урезать объём данных, которые Windows отправляет наружу.

Первое — использовать локальную учётную запись вместо Microsoft Account. Именно вход через аккаунт Microsoft усиливает связку устройства, сервисов, OneDrive, Store и истории активности. Microsoft всё активнее подталкивает пользователей к онлайн-аккаунтам, но локальный профиль всё ещё остаётся более приватным вариантом.

Второе — отключить историю активности. Для этого нужно открыть Настройки → Конфиденциальность и безопасность → История активности и выключить сохранение истории активности. Да, вместе с этим могут пострадать удобные функции вроде синхронизации между устройствами, Phone Link и облачного буфера обмена. Но приватность почти всегда торгуется за удобство.

Третье — убрать лишнюю диагностику. В Windows 11 это находится в Настройки → Конфиденциальность и безопасность → Диагностика и отзывы. Там стоит отключить отправку опциональных данных отзывов. Базовую телеметрию система всё равно оставит, но хотя бы не будет тащить в Microsoft всё, что ей не обязательно знать.

Четвёртое — почистить фоновые сервисы и функции, которыми вы не пользуетесь: Phone Link, Nearby Share, облачную синхронизацию, лишние ИИ-фишки и автозагрузку. Чем меньше связей с экосистемой Microsoft, тем меньше поводов у системы стучаться наружу.

Важный момент: простая переустановка Windows не решает проблему магически. GDID обновится, но если снова войти в тот же Microsoft Account, новую установку можно связать со старой через аккаунт, активацию и историю сервисов.

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