Android 17 покажет, какие данные покидают закрытую ИИ-песочницу

Android 17 покажет, какие данные покидают закрытую ИИ-песочницу

Android 17 покажет, какие данные покидают закрытую ИИ-песочницу

В Android 17 QPR2 Beta 4 появился отдельный раздел для журналов Private Compute Core — изолированной среды, в которой работают локальные функции машинного обучения. Пользователи смогут отслеживать исходящие данные, скачивать логи на смартфон и удалять их.

Private Compute Core обслуживает Live Caption, Now Playing, Smart Reply и другие интеллектуальные возможности Android.

Среда отделена от приложений и облачных сервисов, чтобы конфиденциальная информация обрабатывалась непосредственно на устройстве. Раньше пользователю оставалось просто верить, что песочница действительно ведёт себя прилично. Теперь за ней можно будет немного присмотреть.

Новое меню «Журналирование данных» расположено в панели конфиденциальности. Сбор информации разрешается полностью отключить или вести в одном из двух режимов.


Ограниченный режим сохраняет часть данных в течение трёх дней либо до достижения объёма 100 МБ. Подробный собирает необработанные журналы максимум за 12 часов и с тем же лимитом в 100 МБ. При его включении Android отдельно предупреждает, что в файлах может оказаться персональная информация.

Пользователь сможет загрузить собранные логи в память устройства для самостоятельного изучения или удалить их одной кнопкой. Отдельный раздел покажет краткие сводки по работе конкретных функций, включая Proactive Assistance.

Пока инструмент доступен только участникам тестирования Android 17 QPR2 Beta 4, поэтому его интерфейс и возможности ещё могут измениться до стабильного релиза.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru