[Перевод] Станет ли ИИ катастрофой для сквозного шифрования?
Недавно я обнаружил потрясающую новую статью How to think about end-to-end encryption and AI, написанную группой исследователей из Нью-Йоркского и Корнеллского университетов. Я очень рад прочтению этой статьи, потому что, хоть не согласен со всеми её выводами, она стала первой попыткой ответа на невероятно важные вопросы.
С одной стороны, максимума мой интерес к этой теме достиг, когда были разработаны системы ИИ-помощников наподобие защиты от мошеннических звонков Google и Apple Intelligence. Обе эти системы нацелены на то, чтобы ИИ был задействован практически во всех частях телефона, даже в личных сообщениях. С другой стороны, я размышлял о негативном влиянии ИИ на конфиденциальность из-за недавних европейских обсуждений законов об обязательном сканировании контента, благодаря которым системы машинного обучения смогут сканировать все отправляемые личные сообщения.
Несмотря на различия этих двух аспектов, я пришёл к мнению, что в конечном итоге они сведутся к одному. А поскольку меня больше десятка лет волнует шифрование и обсуждения «криптовойн», я был вынужден начать задавать неприятные вопросы о будущем сквозного шифрования. Возможно, даже вопросы о том, есть ли у него будущее.
Но давайте начнём с чего-то попроще. Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- [Перевод] Захват аккаунта без единого клика с помощью параметра сброса пароля
- Мультивселенная киберполигонов в РФ: часть 3. Интервью со специалистами платформы Standoff 365
- 300 млн за квартал, 1,4 млрд за 2026 год: сколько бюджет РФ потеряет из-за запрета на рекламу в Instagram*
- Топологическая безопасность ECDSA: Динамические методы анализа и теоретические основы
- Kaspersky NGFW: тестирование фаервола в разрезе ИБ
- Туннель в никуда: как ngrok помогает обойти периметр и как это остановить
- Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 4. Безопасность и ограничения (guardrails)
- SkyCapital: Вьетнам запускает пилотный проект блокчейн-платежей для туристов в Дананге
- ГОСТ 57580 без головной боли: инструкция по автоматической оценке и отчетности
- Исследование i-Media: как бренды выбирают агентства