29.01.2015

Dropbox packt aus: Welche Länder User-Informationen anfordern

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Seit 2012 veröffentlicht Dropbox Informationen über die Anzahl der Auskunftsersuchen, die das Unternehmen von Behörden erhält.

“Wir bei Dropbox wollen so transparent wie möglich mit Regierungs-Anfragen über User-Informationen umgehen. Wir veröffentlichen zwei Mal pro Jahr den Transparancy Report  mit der Anzahl der Anfragen, die wir erhalten”, liest man in einem Blog Eintrag auf der Unternehmens Website. Und weiter: “Wir glauben, dass unsere Nutzer das Recht haben zu wissen, wann und wie Regierungsbehörden Daten über sie von uns anfordern”.

Ein interessanter Zugang in Zeiten, in denen User bezogene Daten ein hoch sensibles Thema sind. Zum ersten Mal werden in ihrem Bericht auch außeramerikanischen Länder aufgelistet, von denen Dropbox Rechtsverfahren erhalten hat. Laut Dropbox werden alle Nutzer informiert, deren Daten angefordert werden, auch wenn das Unternehmen von Behörden teilweise auch aufgefordert werde, dies nicht zu tun.

Seit 2012 veröffentlicht Dropbox Informationen über die Anzahl der Auskunftsersuchen, die das Unternehmen von Behörden erhält.

(c) Dropbox

 

Der Grafik entlesen kann man

  • 20 Anfragen außerhalb der US
  • 2 gerichtliche Anordnungen
  • 116 Vorladungen
  • 137 Durchsuchungsbefehle

 

Dropbox dazu: “Es war eine deutliche Steigerung der Anzahl von in Vorladungen aufgeführten Konten festzustellen. Dies ging auf drei Vorladungen zurück, die personenbezogene Daten für eine große Anzahl von Konten anforderten”

 

In Hinblick auf die wachsende Verunsicherung der Internetuser auf personenbezogene Daten, ist dieser Schritt von Dropbox wahrscheinlich begrüßenswert.

 

Zuerst gesehen auf engadget

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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