Telegram (AI) YouTube Facebook X
En
fb

Южная Корея оштрафовала Facebook за незаконный сбор биометрических данных

Комиссия по защите личной информации Южной Кореи (PIPC) оштрафовала Facebook на 6,46 млрд вон ($5,5 млн) за использование и хранение биометрических данных пользователей без надлежащего разрешения. Об этом пишет The Register.

По данным ведомства, в период с апреля 2018 по сентябрь 2019 года Facebook создала 200 000 шаблонов распознавания лиц.

Комиссия также выписала штраф в размере 26 млн вон ($22 000) за незаконный сбор номеров социального страхования, отсутствие уведомлений об изменениях в управлении личной информацией и другие нарушения.

PIPC потребовала от соцсети удалить информацию о лицах, собранную без их согласия, и запретила обрабатывать идентификационные номера без законного основания. Компанию также обязали упростить проверку юридических уведомлений для пользователей, касающихся личной информации.

Напомним, в августе районный суд Москвы оштрафовал Google на 20 млн рублей за отказ удалять запрещенный в РФ контент.

В мае стало известно, что Facebook грозит штраф на 56 млн рублей за неудаление запрещенного контента на территории РФ.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

В России Facebook грозит штраф на 56 млн рублей за неудаление запрещенного контента

Информатор: Facebook использует алгоритмы для разжигания ненависти ради прибыли

Facebook согласилась открыть регуляторам доступ к алгоритмам, чтобы доказать их безвредность

WSJ: алгоритмы Facebook удаляют лишь часть контента, нарушающего правила платформы

Meta представила цифровых аватаров для виртуальной и дополненной реальности

Facebook откажется от системы распознавания лиц и удалит связанные с ней данные

Facebook разработала алгоритм для распознавания дипфейков, отслеживающий источник подделки

Группа ученых из компании Facebook и Университета штата Мичиган разработали метод обратного инжиниринга дипфейков, который позволяет не только выявить подделку, но и определить создавшую ее модель машинного обучения.

Исследование: алгоритмы Facebook «подыгрывали» республиканцам

Facebook частично отказалась от рекомендательной ленты

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK