Google собирает с Android в 20 раз больше данных, чем Apple с iPhone

Google собирает с Android в 20 раз больше данных, чем Apple с iPhone

Google собирает с Android в 20 раз больше данных, чем Apple с iPhone

Новое исследование специалистов, опубликованное на прошлой неделе, продемонстрировало масштабы сбора пользовательских данных на мобильных устройствах под управлением iOS и Android. Оказалось, что Google в этом плане поступает куда менее бережно по отношению к потребителям, чем Apple.

По словам профессора Дугласа Лита из исследовательского университета в городе Дублин, Google собирает приблизительно в 20 раз больше телеметрии, чем корпорация из Купертино. Чтобы сделать такой вывод, специалисту пришлось проанализировать исходящий трафик на Android- и iOS-устройствах.

В результате стало понятно, что данные телеметрии отправляются на серверы Apple и Google на следующих этапах:

  1. При первом включении после сброса к заводским настройкам.
  2. При установке или извлечении СИМ-карты.
  3. Когда смартфон лежит без действия.
  4. Когда пользователь просматривает настройки.
  5. Когда отключается либо активируется геолокация.
  6. Когда пользователь входит в аккаунт в официальном магазине приложений.

Профессор Лит также подчеркнул, что данные может собирать как сама операционная система, так и установленные по умолчанию приложения (например, Siri, Apple Maps, Google Maps, iCloud, Google Drive и т. п.). Ещё хуже, что ваши данные всё равно будут передаваться, даже если вы не вошли в учётную запись или же выставили специальные настройки.

Таблица ниже наглядно показывает, что и как собирают на наших с вами смартфонах Google и Apple:

 

«В первые десять минут устройство Google Pixel отправляет около 1 мегабайт данных. iPhone при этом пересылает на серверы Apple 42 килобайта. Если смартфоны простаивают, Pixel каждые 12 часов отправляет также 1 мегабайт, iPhone — 52 килобайта», — комментирует результаты исследования (PDF) сам профессор Лит.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru