Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Корнеев, и я хочу рассказать о том, как мы организовали сбор данных в компании “Россети”. На момент запуска проекта я работал в “Россети.Цифра” и руководил внедрением BI-платформы. Нам с командой удалось решить проблему ручного сбора данных на базе Visiology Smart Forms, и именно об этом я расскажу сегодня.

https://habr.com/ru/post/700900/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700900

Недавно мы выпустили большой обзор по утечкам данных. По итогам рассмотрения множества ситуаций мы предлагали компаниям начать как-то научиться адекватно реагировать на потерю пользовательских данных, однако это уже тушение пожара и фиксирование ущерба.

А нельзя ли не закидывать дров в этот костер – тогда и гореть будет нечему? Мы уверены: абсолютное большинство тех персональных данных, что считает нужным собрать о клиентах любой сервис, ему попросту не нужны. Маркетинговый профит от них сомнительный, а вот ущерб пользователям в случае утечек может быть нанесен колоссальный, всего лишь по причине чьего-то желания иметь «портрет клиента».­

Может, все же безопасность клиентов важнее маркетинговых игрищ?

Беспрецедентные утечки колоссального количества персональных данных россиян в этом году ранили многих и особенно остро поставили вопрос: а зачем такому большому количеству контрагентов в нашей жизни СТОЛЬКО данных и покупателях/пользователях и даже случайно проходящих мимо? Настраивать рекламу? Но не слишком ли большая цена в итоге платится несчастным пользователем?

Вопрос об избыточности сбора назрел настолько давно, что вызвал реакцию правительственных кругов еще в 2021 году. Однако эта озабоченность касалась только узкой, хоть и важной части нашей жизни – покупок товаров и услуг. Глава Правительства высказался о том, что «сейчас зачастую людей принуждают указывать избыточные персональные данные при любых покупках. Даже в тех случаях, когда по закону это совсем не обязательно. Понятно, что нужно указать имя и фамилию при оформлении авиа- или железнодорожного билета. Но на многих массовых мероприятиях таких требований при покупке билета просто нет, а продавец вынуждает своего клиента сообщить эту информацию. Под разными предлогами у граждан собирают номера телефонов, адреса электронной почты, данные водительских удостоверений и другие персональные сведения»­.

https://habr.com/ru/post/696100/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=696100

Наши исследователи разработали систему STAR, которая позволяет пользователям принимать участие в конфиденциальном сборе данных, криптографически гарантирующем k-анонимность. STAR предоставляет гарантии безопасности, сопоставимые или превышающие гарантии существующих систем, и при этом наша система практична и доступна для проектов и организаций, обслуживающих как десятки, так и миллионы пользователей.

STAR находится в открытом доступе на Rust, и будет использоваться для защиты конфиденциальности пользователей во многих нынешних и будущих продуктах Brave.

https://habr.com/ru/post/678490/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=678490

Современные языковые модели достигли впечатляющих результатов в некоторых задачах, которые раньше были под силу только человеческому разуму. Так, например, некоторые модели могут без затруднений искать ответы на вопросы, сформулированные на естественном языке в огромных массивах текстовой информации, при этом они не "подсматривают" во внешние источники, а хранят все знания в своей памяти (например, некоторые модели архитектуры T5). Можно пойти дальше и задаться целью создать языковую модель для решения специфичной изобретательской задачи, которая может стоять перед техническим экспертом. В рамках данной публикации попробуем ответить на вопрос могут ли современные нейронные сети генерировать решения изобретательских задач по описанию текущего состояния технической системы и проблемы, которую необходимо устранить.

https://habr.com/ru/post/676128/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=676128

На днях пользователи Яндекс Карт получили возможность актуализировать данные о доступности организаций. Например, можно указать, оборудован ли пандусом вход в парикмахерскую или есть ли в торговом центре специализированный туалет. Для начала мы попросили пешеходов Яндекса разметить первые 400 тысяч организаций в 73 городах.



Я Данис Гаязов из внутреннего сервиса Crowd, команды полевого краудсорсинга. Полевого, потому что мы работаем «в поле», то есть не в офисе. Сегодня по случаю запуска я расскажу, зачем Картам пешеходы и как они помогали и помогают делать сервисы более полезными.





_{Результат работы пешехода на заре проекта схем ТЦ}
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/670860/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=670860

Всем привет! На связи Глеб, в предыдущей статье мы рассмотрели работу с объектами на Blender. Но для того, чтобы создать минимально жизнеспособный генератор, нужно разобраться в том, как работают камеры.

https://habr.com/ru/post/668978/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=668978

Привет, Хабр! Меня зовут Глеб. Я работаю в компании Friflex над проектами по оцифровке спорта. Работая над idChess (приложением для распознавания и аналитики шахматных партий), мы расширяем наш датасет синтетическими данными. В качестве движка используем Blender. В этой статье рассмотрим основы взаимодействия с объектами, получение доступа через API, перемещение, масштабирование и вращение.

https://habr.com/ru/post/666958/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=666958