Signal запустил юзернеймы, за которыми можно прятать номера телефонов

Signal запустил юзернеймы, за которыми можно прятать номера телефонов

Signal запустил юзернеймы, за которыми можно прятать номера телефонов

Защищённый мессенджер Signal ввёл в публичной бета-версии имена пользователей, которые позволят лишний раз «не светить» свои телефонные номера. Любители Signal теперь могут выбрать кастомный юзернейм, по которому их можно будет найти.

В настоящий момент, как мы уже отметили, нововведение тестируется в публичном режиме, о чём разработчики заявили в соцсети X (Twitter):

«Мы запустили юзернеймы для бета-тестеров, а в скором времени новая функциональность станет доступна всем пользователям последней версии Signal».

«Наша задача — прислушиваться к обратной связи, постоянно совершенствовать продукт и убедиться в должном уровне конфиденциальности пользователей».

Если вам интересно попробовать новую фичу, скачать бета-версию мессенджера можно здесь. Юзернейм создаётся в настройках приложения => «Профиль». Обратите внимание, что имя должно содержать две цифры в конце.

 

При такой конфигурации ваш телефонный номер не будет отображаться у собеседников.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru