Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Платформа Standoff 365 сегодня запустила программу по поиску уязвимостей в собственных системах и сервисах. Максимальное вознаграждение, которое могут получить исследователи, — миллион рублей; его дадут за обнаружение самых опасных брешей.

Этим шагом представители Standoff 365 хотят показать, что платформа готова открыто подтвердить защищённость своих систем и продемонстрировать заботу о безопасности клиентов.

Решение о проверке собственных сервисов дополнительно продиктовано интересом киберпреступников к ИТ-компаниям. В четвёртом квартале 2022 года число атак на организации этой сферы увеличилось на 18%.

Проникнув в сети ИТ-компаний, злоумышленники могут провести дополнительные действия, нацеленные на их клиентов и пользователей продуктов.

Специалисты по кибербезопасности смогут «прощупать» все поддомены сайта платформы Standoff 365 (standoff365.com). Среди них, например, auth.standoff365.com, bugbounty.standoff365.com и range.standoff365.com.

За критические уязвимости исследователи получат 1 миллион рублей, за бреши высокой степени риска — 250 тысяч рублей, 50 тысяч и 15 тысяч рублей за средний и низкий уровни соответственно.

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