Деанонимизация пользователей в интернете

Исследование показывает высокую эффективность LLM-агентов в деанонимизации.

- Новое исследование демонстрирует, как LLM-агенты могут деанонимизировать пользователей.

- Авторы разработали систему, которая смогла идентифицировать около 68% анонимных пользователей.

- Точность деанонимизации составила 90%.

- Это поднимает вопросы о безопасности и конфиденциальности в интернете.

- Результаты могут повлиять на методы защиты личных данных.

Узнайте больше о исследовании [здесь](https://arxiv.org/html/2602.16800v1).

Read more

AI: дайджест за 9 июля 2026

AI: дайджест за 9 июля 2026

1. G-Star+ улучшает masked diffusion для текста и кода за счет точечного перемаскирования Исследователи из T-Tech и ВШЭ представили на ICML 2026 метод G-Star+ для masked diffusion: он находит токены с высокой вероятностью ошибки и перемаскирует/переписывает их на поздних шагах, снижая эффект «ранняя ошибка навсегда». По описанию источников, подход

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 8 июля 2026

AI: дайджест за 8 июля 2026

1. Meta представила Muse Image и анонсировала Muse Video с «агентным» пайплайном Meta выпустила Muse Image и представила Muse Video как генераторы, которые перед созданием контента могут планировать шаги, обращаться к веб-поиску, писать/исполнять код и выполнять самокоррекцию результата. Muse Image уже доступна в Meta AI и частично интегрируется в

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 7 июля 2026

AI: дайджест за 7 июля 2026

1. Китай обсуждает ограничения доступа иностранцев к передовым китайским ИИ-моделям По данным Reuters, власти Китая в течение последнего месяца обсуждали с крупными техкомпаниями (в т.ч. Alibaba, ByteDance и разработчиками GLM-5.2) возможные ограничения зарубежного доступа к передовым китайским моделям, включая еще не выпущенные. Меры и сроки не определены, но

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 6 июля 2026

AI: дайджест за 6 июля 2026

1. ICML 2026 объявила лауреатов премий (Outstanding Paper, Position Paper, Test of Time) Оргкомитет ICML опубликовал список награждённых работ 2026 года, включая Outstanding Paper/Position Paper и Test of Time. Это быстрый ориентир по темам и направлениям, которые сообщество считает наиболее значимыми в ML в этом году. Источники: t.me/

By Kirill Brusenskiy