PT Application Inspector и BlackBox интегрированы с Платформой Сфера

PT Application Inspector и BlackBox интегрированы с Платформой Сфера

PT Application Inspector и BlackBox интегрированы с Платформой Сфера

Positive Technologies и НОТА (входит в Холдинг Т1) объявили об интеграции своих продуктов. Внедрение PT Application Inspector и PT BlackBox в DevOps-конвейер Платформы Сфера призвано повысить надежность и эффективность создаваемых веб-приложений.

Возможность использования анализатора кода PT Application Inspector и сканера PT BlackBox на платформе для производства софта позволяет выявлять и устранять уязвимости и другие проблемы на ранних этапах жизненного цикла ИТ-продуктов, а также ускорить эти процессы.

Число атак в российском сегменте интернета растет, и агрессоры чаще всего используют уязвимости в веб-приложениях. В прошлом году наличие таких лазеек, по данным экспертов, зачастую приводило к утечке данных, и эти угрозы сохранят актуальность даже в эпоху квантовых вычислений.

«Результаты внешних пентестов наших экспертов показывают, что чаще всего злоумышленники используют уязвимости именно веб-приложений, чтобы проникнуть во внутреннюю корпоративную сеть, — комментирует Иван Соломатин, руководитель развития бизнеса защиты приложений в PT. — Более того, в 2024 году мы прогнозируем рост числа атак на веб-ресурсы организаций, в особенности это коснется компаний, которые предоставляют онлайн-услуги и собирают большие объемы данных о клиентах».

Расширение возможностей Платформы Сфера за счет интеграции продуктов PT позволяет реализовать столь необходимый сейчас подход DevSecOps. Партнеры надеются, что их совместные усилия по достоинству оценят и разработчики ИТ-решений, и их клиенты.

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