Facebook обіцяє не красти дані і платити користувачам. Головне в IT-індустрії за тиждень

23 серпня 2019, 20:00

Українські IT-експерти розповідають про важливі події в індустрїї за минулий тиждень.

Наталія Дика, юрист Практики технологій, медіа та телекомунікацій в Juscutum

Наталія Дика
Фото: Наталія Дика

1. В Ізраїлі змінюється порядок видачі ліцензій для фінтех- і блокчейн-компаній. Це пов’язано це з тим, що приблизно 2000 фінтех- і блокчейн-компаній в даний час стоять у черзі за ліцензіями від державного регулятора. До речі, оптимізація ліцензування є частиною політики міністерства фінансів Ізраїлю щодо державної підтримки фінансових інновацій. У цій ініціативі також бере участь Всесвітній банк і Міжнародний валютний фонд.

Відео дня

2. Відбитки пальців більше 1 мільйона осіб, інформація про розпізнавання облич, незашифровані імена користувачів та їхні паролі, а також інші персональні дані були виявлені в загальнодоступній базі даних. Таку базу використовує столична поліція Великобританії, приватні охоронні структури і банки.

Передбачається, що вина лежить на компанії Suprema. Це охоронна компанія, відповідальна за веб-систему біометричних замків під назвою Biostar 2. Вона використовує відбитки пальців і розпізнавання облич як спосіб ідентифікації людей при вході в певну будівлю.

Олексій Воронков, керівник з розвитку програми e-Residency на зовнішніх ринках

Олексій Воронков
Фото: Олексій Воронков

1. Скролити стрічку тепер можна з користю для суспільства. За серпень Facebook вже двічі засвітився в скандалах про витоки даних. Спочатку виявилося, що аудіоповідомлення в Messanger розшифровують живі люди. Потім, що мільйони історій в Instagram збирав маркетинговий партнер соцмережі, відстежуючи локацію користувачів.

Так що Facebook вирішив платити за інформацію про витоки ще і в Instagram. Повідомити про зловживання даними в одній із соцмереж корпорації можна через Data Abuse Bounty. Якщо це виявиться правдою, заявник в середньому отримає 1500$.

Нейромережа може допомогти розшифрувати послання предків

2. Минулого тижня нейромережу навчили розшифровувати давні письмена. Команда з MIT і Google Brain створила алгоритм, який з вірогідністю від 66% до 91% може розібрати слова, написані лінійним письмом Б, давньогрецькою, івритом та романськими мовами. Це важливо, тому нейромережа може допомогти розшифрувати послання предків ще не розгаданими мовами.

Павло Білоусов, експерт Школи цифрової безпеки DSS380

Павло Білоусов
Фото: Павло Білоусов

1. Facebook розгортає свій інструмент Clear History. Це обіцяли зробити ще в 2018 році, але технологію запустили тільки зараз у трьох країнах: Ірландї, Іспанії та Південній Кореї (для інших країн обіцяють пізніше). Чому стартанули саме в цих країнах — я не знаю, але, напевно, просто зібрали всю-всю інформацію про всіх-всіх користувачів і вже просто не мають потреби в новій.

Йдеться про ті дані користувача, які Facebook збирає поза своєї платформи і використовує для таргетированої реклами. Наприклад, що ви шукали і які сайти відвідували. Так-так, Facebook за допомогою різних плагінів, додатків продовжує стежити за вами, навіть якщо ви не користуєтеся соцмережею в конкретний момент.

poster
Дайджест головних новин
Безкоштовна email-розсилка лише відбірних матеріалів від редакторів НВ
Розсилка відправляється з понеділка по п'ятницю

Можливо, це просто даремний інструмент і «пил в очі»

Найближчим часом (ми дуже на це сподіваємося) користувач зможе побачити зведення інформації, яку інші програми і сайти відправили через Facebook за допомогою інструментів Facebook Pixel або Facebook Login і відв'язати всі зібрані дані від свого облікового запису. Судячи з усього, користувачам нададуть можливість відключити майбутній збір даних від певних сайтів або повністю. Як саме на практиці можна буде обмежити збір таких даних і чи буде від цього ефект — з часом дізнаємося. Можливо, це просто даремний інструмент і «пил в очі».

Чи вплинув недавній штраф в $5 млрд (якраз через порушення в доступі до особистої інформації користувачів) на швидкість впровадження Clear History або не вплинув — сказати складно, але тенденція, взагалі-то, непогана.

Андрій Яворський, віце-президент по стратегії і технологій, GlobalLogic

Андрій Яворський
Фото: Андрій Яворський

1. Tesla Model 3 на автопілоті відмінно показала себе під час випробування в годину пік. Тестування повинне було продемонструвати наскільки ефективною буде розробка Navigate on Autopilot в реальних умовах. Ця технологія є найбільш просунутою функцією Tesla для водіїв. Вона забезпечує автоматичну зміну смуги, а також розгін, зупинку і зміну швидкості авто. Model 3 вдалося завершити всі маневри на завантаженій автомагістралі. Під час тесту в автомобіля виникли деякі труднощі зі з'їздом з дороги, і водій хотів взяти управління під свій контроль, однак Model 3 вдалося знайти простір для маневру і завершити його і навіть виконати ідеальний поворот направо після з'їзду з автостради.

2. Корпорація Intel представила технологію для процесорів Intel Xeon, яка буде значно прискорювати виконання завдань з використанням технологій штучного інтелекту. Новий чіп Springhill на основі 10-нанометрового процесора Ice Lake, дозволить справлятися з високими робочими навантаженнями і обробляти великі масиви інформації при мінімальних затратах енергії. Розробка розрахована на великі корпорації і дата-центри. Наприклад, нею вже почав користуватися Facebook.

3. У Массачусетському технологічному інституті (MTI) розробили систему, яка допомагає розподіляти завдання з обробки даних на тисячі серверів швидше й екологічніше. В основі технології — машинне навчання. Програму тренували на великих обсягах даних, системі потрібно було знайти якомога більше варіантів розподілу завдань і навчиться вибирати найоптимальніший, виходячи з ресурсів, які комп’ютеру потрібні для обробки даних. В такому випадку, людина бере участь в процесі мінімально — прописує детальний алгоритм-інструкцію. Ця система виконувала поставлені завдання на 20−30% краще, ніж алгоритми-планувальники, які були повністю запрограмовані вручну.

4. У Брістольському університеті зробили ще один крок на шляху до створення людиноподібних роботів. Вчені створили рецептор приводящої рідини (CFR) — технологію для вживлення обчислювальної системи в м’які матерії. У своїй розробці вони прагнули імітувати роботу судинної системи в момент, коли в кров потрапляють гормони. Завдяки цьому робот зможе не тільки реагувати на зовнішні подразники, а й адаптуватися до навколишнього середовища як людина. За прогнозами Брістольського університету, вже зараз це допоможе вдосконалити технології моніторингу стану навколишнього середовища, доставки ліків, створення протезів, а також роботу носимих гаджетів.

Показати ще новини
Радіо НВ
X