Роскомнадзор рекомендует хостерам блокировать роботы Google и Apple

Роскомнадзор рекомендует хостерам блокировать роботы Google и Apple

Роскомнадзор рекомендует хостерам блокировать роботы Google и Apple

Роскомнадзор советует хостинг-провайдерам ограничить сбор данных с сайтов ботами зарубежных поисковиков и ИИ-сервисов (Google, Apple, OpenAI и т. п.). В качестве причины указана возможность утечки информации об опасных уязвимостях и данных россиян.

Хостерам (в апреле в реестре числилось 428 компаний) надлежит, не откладывая в долгий ящик, проанализировать риски и в случае необходимости заблокировать доступ Googlebot, GPTBot, Apple Bot и проч. к российским ресурсам, руководствуясь инструкциями регулятора.

Как стало известно «Ъ», письма хостерам рассылает Центр мониторинга и управления сетью связи общего пользования (ЦМУ ССОП) Роскомнадзора. Подобное сообщение, к примеру, получили и приняли к сведению в DDoS-Guard.

Ввести запрет на автоматизированный сбор информации рекомендуется на основе User-Agent, приведенный в письме перечень содержит 642 таких ID. Репортер обнаружил совпадение со списком ботов и сканеров уязвимостей, выложенным на GitHub; в блоклисте РКН они пока не числятся.

Специалисты опасаются, что новые рекомендации регулятора могут перерасти в требования. В то же время массовая блокировка привычных ботов может привести к дестабилизации ИТ-систем. Прекращение индексации в Google грозит компаниям потерей солидной части трафика, особенно в странах СНГ, где «Яндекс» менее популярен.

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