Федеральный суд Калифорнии взыскал с Facebook 650 млн долларов по коллективному иску почти 1,6 млн жителей Иллинойса. Граждане требовали компенсацию за использование их данных технологией распознавания лиц, принадлежащей соцсети.

Иск был подан в апреле 2015 года. Адвокат заявлял, что Facebook использовала упомянутую технологию без согласия пользователей, а это запрещено законом Иллинойса о конфиденциальности (одним из самых строгих законов в США в этой области).

Всего Facebook создала и сохранила шаблоны лиц около 6,9 млн своих пользователей из Иллинойса с июня 2011 года. Из них почти 1,6 млн оформили претензии – это пятая часть всех клиентов соцсети в штате.

Из 650 млн долларов 97,5 млн направят на гонорары адвокатам, ещё 915 тыс. – на судебные издержки. Каждому из трёх истцов, которые официально указаны в иске, присудили по 5000 долларов. Остальное распределят между другими участниками коллективного иска – истцы получат чеки на 345 долларов (если ответчик не станет обжаловать решение суда).

1 марта, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

29.12.2025
В La Poste «погасли экраны» после крупной DDoS-атаки
29.12.2025
Google забирает из России часть оборудования GGC
29.12.2025
Столичный суд прекратил «дело Telegram и WhatsApp»
29.12.2025
OpenAI пытается не стать «Скайнетом»
26.12.2025
Операция «Сентинел» ударила по скамерам в двух десятках стран
26.12.2025
«Россия и Китай могли бы начать взаимные расчёты в цифровых рублях и цифровых юанях»
26.12.2025
Список признаков потенциально мошеннических операций расширили
26.12.2025
В Госдуму внесли предновогодний антифрод-пакет
26.12.2025
«Медовый месяц» Salesforce с ИИ закончился
26.12.2025
Nissan и Red Hat под прицелом: тысячи людей пострадали от утечки данных

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных