Китайские соцсети WeChat, Weibo, Douyin, Baidu, Xiaohongshu и Bilibili предложили деанонимизировать пользователей с аудиторией свыше полумиллиона подписчиков. Речь о WeMedia — блогерах, публикующих несогласованную с государством информацию.

В последнее время местные регуляторы приняли жёсткие меры в отношении такого контента — с целью «очищения киберпространства страны», а бывший редактор китайских государственных СМИ Ху Сицзинь, комментируя тренд, заявил, что влиятельные источники должны ответственно относиться к тому, что они говорят.

В компании ByteDance, которая владеет платформой Douyin (китайская версия TikTok), в свою очередь, заверили, что не будут запрашивать ничего, кроме настоящих имён. Однако в Сети уже начали высказывать опасения, что обсуждаемая практика может привести к широкому распространению доксинга — публикации личной информации, идентифицирующей человека или организацию.

Представители упомянутых платформ ко всему добавили, что первым делом раскроют личности блогеров-миллионников, а отказавшихся сотрудничать ограничат в трафике и доходах.

31 октября, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

31.07.2026
Стартовал приём заявок на премию BISA
31.07.2026
7 млн клиентов ВТБ сдало свою биометрию
31.07.2026
Финское окно интернет-трафика закрывается?
31.07.2026
Использование MAX не будет расходовать пакеты мобильного трафика
31.07.2026
Австралийский цифровой регулятор недоволен «Телеграмом»
31.07.2026
Anthropic извлекает уроки из ошибок конкурентов
30.07.2026
Apple устранила почти три сотни брешей в своих ОС
30.07.2026
Минус ещё два мессенджера в России (?)
30.07.2026
«Яндекс» и Wildberries собираются присоединиться к банкам на рынке MVNO
30.07.2026
С начала года число ИИ-атак выросло втрое

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных