К основному контенту

Facebook оштрафована на рекордные $5 млрд за использование конфидециальных данных пользователей

Картинки по запросу Facebook
Федеральная торговая комиссия США (ФТК) и Facebook заключили соглашение, которое обязует компанию заплатить штраф в рекордные пять миллиардов долларов за использование конфиденциальных данных пользователей. Facebook также должна изменить политику работы с персональными данными и усилить их защиту. Соглашению предстоит получить одобрения суда.

В ходе антимонопольного расследования Федеральной торговой комиссии в отношении Facebook был выявлен ряд крупных нарушений, в том числе нарушение закона ФТК от 2012 года, когда компания должным образом не проинформировала пользователей об использовании их конфиденциальных данных. Нарушение привело к ощутимым последствиям. Напомним , уже не существующая британская консалтинговая компания Cambridge Analytica собрала данные 87 млн пользователей Facebook и передала их третьим лицам для разработки алгоритмов, позволяющих манипулировать избирателями.

Согласно соглашению, Facebook не будет иметь права запрашивать у пользователей пароли для сторонних сервисов, а также использовать номера мобильных телефонов, указанных в настройках аутентификации, для таргетированной рекламы. Компания также обязана усилить контроль над сторонними приложениями.

Кроме того, техногигант должен создать независимый комитет по обеспечению конфиденциальности пользовательских данных, из-за чего глава Facebook Марк Цукерберг лишится «безграничного контроля над решениями, затрагивающими конфиденциальность пользователей».

Штраф в размере пяти миллиардов долларов является крупнейшим из когда-либо наложенных в отношении компаний. Это самое крупное материальное «наказание», назначенное правительством США за нарушение неприкосновенности конфиденциальной информации.

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/
Подробнее ... >>

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,
Подробнее ... >>

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()             img = numpy.array(sct.grab(monitor))             gray_frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             res = cv2.matchTem
Подробнее ... >>