Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Тема защищенности железа и софта становится ключевой для промышленников. Топ-менеджеры предприятий требуют от отечественных разработчиков статистику возможных ошибок в сравнении с ушедшими из России вендорами. Эксперты отвечают: так ставить вопрос нельзя.

Безопасно извлечь данные и проанализировать информацию — два параметра, которые отличают “Четвертую промышленную революцию” от версии 3.0. Тему обсуждали на сессии “Российские технологии и решения для перехода к индустрии 4.0”. В Екатеринбурге в эти дни проходит ежегодная выставка Иннопром.

Директора заводов и фабрик “доросли” до понимания современных уровней интеграций на производстве. Это:

  1. Подключаемые периферийные устройства 
  2. Сбор данных, их обработка 
  3. Аналитика, сервис и кибербезопасность всего процесса

Связь одного с другим, интеграцию и потребность в защищенности признавали все участники панели.

“Сейчас время объединяться, — говорит Николай Ладыгин, первый заместитель гендиректора по рынкам "Энергетика" и "Автоматизация" ГК Систэм Электрик. — Мы, как эксперты в области аппаратных систем, не должны быть лучшими айтишниками. Нужно искать партнеров по софту, чтобы создавать эффективную локальную структуру”.

По словам Ладыгина, такая софтверная архитектура позволит промышленности работать рациональнее, эффективнее и безопаснее. Затронули и вопрос защищённой передачи данных. Умные датчики снимают параметры и передают информацию “наверх”.

“В контексте безопасности мы видим сейчас огромное количество новых устройств в IoT, — комментирует историю гендиректор «Адаптивных промышленных технологий» Максим Карпухин. — Наши сквозные проекты представляют собой готовые решения для кибербезопасности промышленного сектора”.

“Дочка” Kaspersky накануне представила на Иннопроме новый шлюз по киберзащите.

По словам Карпухина, современный ответ — не ставить “заплатку” на появившуюся уязвимость, а “формировать” кибериммунитет всей системы. Промышленников также волновало, кто из вендоров допускает больше ошибок в киберзащите — зарубежные или отечественные.

“Дырки” являются следствием ошибок людей, комментирует проблему для Anti-Malware.ru Дмитрий Лукиян, руководитель департамента платформенных решений на базе операционной системы KasperskyOS.

“Это зависит от инженерной подготовки, — объясняет Лукиян. — Если мы будем сравнивать количество ошибок в России и за рубежом, оно будет примерно одинаковым”.

Специальную статистику Kaspersky не ведет, но считает некорректным саму постановку вопроса.

“Решает человеческий фактор, — продолжает Лукиян. — Если мы возьмем всех вендоров, я уверен, получим примерно одинаковое распределение по ошибкам”.

Проблемы кибербеза у всех одни и те же — кадровый голод, очевидные проблемы платформы и языков программирования.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru