В работе TikTok произошел глобальный сбой

В работе TikTok произошел глобальный сбой

В работе TikTok произошел глобальный сбой

В ночь на 25 января в работе сервиса коротких видео TikTok начались сбои. К утру они достигли своего пика, а спустя 12 часов постепенно пошли на спад. Однако в некоторых регионах проблемы с доступом сохранялись даже утром 27 января. Россия также оказалась среди затронутых стран.

По данным Downdetector, глобального ресурса мониторинга сбоев, жалобы на неполадки поступали из разных уголков мира, включая Австрию, Германию, Нидерланды, Россию, США, Таиланд, Чехию и многие другие страны.

В России основная часть жалоб была зафиксирована в Москве (почти треть от общего числа), на втором месте оказался Санкт-Петербург (11%), а на третьем — Краснодарский край (7%), согласно данным портала «Сбой.РФ».

В Роскомнадзоре уточнили:

«25 января с 6 часов утра в сервисе "Мониторинг сбоев" на портале Центра мониторинга и управления сетью связи общего пользования фиксировалось увеличение числа обращений от пользователей TikTok с жалобами на сбои. Проблемы наблюдаются также у пользователей из других стран», — сообщили представители ведомства в ответ на запрос «РИА Новости».

Изначально пользователи сталкивались с трудностями в отображении рекомендаций и истории просмотров, однако вскоре сбой начал нарастать. К 10:15 по московскому времени перестали работать сайт и мобильное приложение TikTok. Восстановление началось спустя 12 часов и проходило постепенно.

Тем не менее, согласно данным с глобальной страницы Downdetector, посвящённой TikTok, в некоторых регионах мира неполадки сохраняются до сих пор.

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