Минцифры предлагает пропускать на режимные объекты по биометрии

Минцифры предлагает пропускать на режимные объекты по биометрии

Минцифры предлагает пропускать на режимные объекты по биометрии

Минцифры предложило использовать Единую биометрическую систему (ЕБС) при входе на промышленные, оборонные, атомные, ядерные, оружейные объекты и субъекты КИИ. Мера точно поднимет спрос на услуги ЕБС, но не факт, что повысит безопасность, считают эксперты.

С проектом федерального закона о государственной информационной системе «Единая биометрическая система» (ГИС ЕБС) ознакомился “Ъ”.

В документе от Минцифры говорится, что проход на промышленные оборонные, атомные, ядерные, оружейные, химические предприятия, а также в организации транспортной инфраструктуры, на субъекты критической информационной инфраструктуры, объекты, “совершение террористического акта на территории которых может привести к чрезвычайным ситуациям с опасными социально-экономическими последствиями”, будет осуществляться с использованием ЕБС.

Согласовывать и принимать инициативу начнут осенью, отметили в Минцифры. В министерстве подчеркнули, организация прохода по биометрическим данным единой системы будет добровольной:

“Если организация не готова применять проход на объекты посредством ЕБС, то может использовать карты и пропуска”.

Источник “Ъ” на рынке биометрии считает, что в текущей формулировке норма ставит под запрет использование локальных систем доступа. 

При этом, по его мнению, для режимного объекта безопаснее не передавать данные сотрудников за пределы своей организации.

Другой собеседник “Ъ” среди разработчиков биометрических сервисов считает, что “цель нововведения — наполнить ЕБС любой ценой, но неясно, для чего”.

Требования к безопасности при проходе на промышленные, оборонные, атомные и другие объекты различаются, в каждой сфере есть свои особенности и нормативная база, отметил гендиректор “Научно-инжинирингового центра технических средств охраны” (входит в СИБЕР “Ростеха”) Александр Самойлович.

С точки зрения безопасности оптимальное решение — двухфакторная идентификация, отметил эксперт.

Например, пластиковая карта с криптостойким шифрованием, в которую вшита в том числе фотография сотрудника, вместе с биометрической идентификацией по лицу. Такую систему, по словам Самойлович, уже используют на предприятиях “Ростеха”. 

Эксперт считает, что к вопросу интеграции таких систем безопасности с ЕБС можно вернуться после ввода биометрических общегражданских паспортов.

Статус ГИС ЕБС получила в декабре прошлого года. Оператором сбора данных выступает “Ростелеком”. В прошлом году Минцифры планировало ускорить процесс, рассчитывая увеличить число биометрических “слепков” до 70 млн. При этом ЕБС к началу 2022 года собрала не больше 240 тыс. образцов.

На минувшей неделе стало известно, что биометрические базы коммерческих банков, которыми очень рассчитывали пополнить ЕБС, не проходят фильтр единой системы. Из 40–50 млн уникальных слепков критериям ЕБС соответствует только 10 %.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru