Brave начал скрывать видеокарту от любопытных сайтов

Brave начал скрывать видеокарту от любопытных сайтов

Brave начал скрывать видеокарту от любопытных сайтов

В Brave 1.93 появилась защита от отслеживания пользователей по характеристикам графического оборудования. Браузер теперь маскирует подробные сведения, которые сайты получают через WebGL и WebGPU. Функция включена по умолчанию на компьютерах и Android, а обновление будет распространяться постепенно в течение нескольких дней.

WebGL и WebGPU нужны для ускоренной графики, игр и интерактивных элементов.

Однако вместе с полезными возможностями они раскрывают модель видеокарты, сведения о драйверах и поддерживаемых функциях. Трекеры объединяют эти данные с другими параметрами и получают устойчивый цифровой отпечаток браузера.

Графический адаптер особенно удобен для слежки: пользователи меняют его заметно реже, чем IP-адрес или файлы cookie. Видеокарта может годами работать внутри компьютера и всё это время исправно представлять хозяина каждому любопытному сайту.

Теперь Brave заменяет строки производителя и визуализатора WebGL одним универсальным значением, скрывает данные адаптера WebGPU и случайным образом меняет списки расширений WebGL. Это должно сделать отпечатки менее точными и не позволить сайтам уверенно связывать разные сеансы с одним устройством.

Перед массовым запуском разработчики проверили механизм в Nightly- и бета-версиях браузера. Компания старалась сохранить работу сайтов, урезав только объём информации, доступной системам слежения.

Если новый режим всё же сломает графику или интерактивные функции, его можно отключить для конкретного сайта. Пользователям также разрешено полностью выключить защиту от цифровых отпечатков или систему Shields.

В дальнейшем Brave собирается рандомизировать и список поддерживаемых расширений WebGPU. Проверить, сколько информации раскрывает браузер, можно с помощью сервиса EFF Cover Your Tracks.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru