Обзор систем биометрической идентификации - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор систем биометрической идентификации

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор систем биометрической идентификации
В чём заключаются основные преимущества и недостатки биометрии? Какие биометрические системы являются наиболее точными? В чём состоит отличие поведенческих систем от статических? Попробуем разобраться в принципах работы и областях применения биометрии.      ВведениеОсобенности систем биометрической идентификацииТипы систем биометрической идентификации3.1. Статические системы3.1.1. Отпечатки пальцев3.1.1.1. Sherlock (Integrated Biometrics)3.1.1.2. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)3.1.2. Рисунок вен на пальцах / руках3.1.2.1. Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)3.1.2.2. Palm Jet (BioSmart)3.1.3. Геометрия ладоней3.1.3.1. HandKey II (Schlage Recognition Systems)3.1.4. Радужная оболочка глаза3.1.4.1. Iris Access (Iris ID)3.1.4.2. Системы ВЗОР3.1.5. Сетчатка глаза3.1.5.1. HBOX (EyeLock)3.1.6. Лицо3.1.6.1. Blink Identity3.1.6.2. Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)3.1.6.3. PERCo-Web (PERCo)3.1.6.4. ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зрения3.1.7. Форма ушной раковины3.1.8. Голос3.1.8.1. ArmorVox (Auraya)3.1.8.2. IDVoice (ID R&D)3.1.9. Термограмма3.1.9.1. ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)3.1.10. ДНК3.2. Поведенческие системы3.2.1. Походка3.2.1.1. SFootBD (University of Manchester)3.2.1.2. Watrix3.2.2. Движение губ3.2.2.1. Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)3.2.3. Подпись3.2.3.1. SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)3.2.4. Нажатие клавиш3.2.4.1. TypingDNA3.3. Мультимодальные биометрические системы3.3.1. Smart Authentications (CPqD)3.3.2. VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)3.3.3. Единая биометрическая система (Ростелеком)ПрименениеВыводы ВведениеНа сегодняшний день биометрические системы уже привычны каждому и активно участвуют в нашей жизни. Сканеры отпечатков пальцев, встроенные в смартфоны, технологии распознавания лиц и прочие инструменты постепенно приходят на замену традиционным методам идентификации и всё чаще проникают в крупные бизнесы, такие как банковское обслуживание и розничная торговля (ритейл). Биометрические системы имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами, так как приспособлены под идентификацию личности без возможности передачи ключа и во многом являются более удобными с точки зрения пользователя. Однако чем более активно ведётся внедрение такого вида систем, тем более остро встаёт вопрос обеспечения информационной безопасности.В данной статье рассмотрены основные виды биометрических систем, их принципы работы, преимущества и недостатки. Также приведён обзор компаний-производителей и конкретных продуктов, которые используются на коммерческом рынке на сегодняшний день. Особенности систем биометрической идентификацииБиометрическая идентификация — это процесс сравнения и определения сходства между данными человека и его биометрическим «шаблоном». Биометрия позволяет идентифицировать и провести верификацию человека на основе набора специфических и уникальных черт, присущих ему от рождения. Этот метод распознавания принято считать одним из самых надёжных, так как в отличие от стандартных логина и пароля биометрическими данными гораздо сложнее несанкционированно воспользоваться. Давайте рассмотрим механизм действия биометрических систем.Сначала в базе данных или на защищённом переносном элементе, таком как смарт-карта, сохраняется эталонная модель, основанная на биометрических характеристиках человека. Для этого могут использоваться один или несколько биометрических образцов.Сохранённые данные преобразуются в математический код; таким образом формируется база данных, представляющая собой набор кодов до 1000 бит, фиксирующих уникальные биометрические характеристики пользователей.При считывании отпечатка пальцев или радужки глаза сканер не распознаёт само изображение, а преобразовывает его в цифровой код, который затем сравнивает с загруженной ранее эталонной моделью. Типы систем биометрической идентификацииЧаще всего при мысли о биометрических системах нам на ум приходят сканеры отпечатков пальцев или системы распознавания лиц. Возможно, эти типы систем получили наибольшую известность благодаря кинофильмам и телесериалам. В любом случае наука не стоит на месте, и в последние годы границы биометрии стали намного шире. На данный момент существуют и активно применяются в безопасности, системах контроля доступа и предотвращения краж уже 14 типов биометрических устройств. Статические системыВ данном разделе мы расскажем о тех методах и инструментах, которые оценивают биометрические параметры в статике — без развития во времени. Отпечатки пальцевРаспознавание отпечатков пальцев является одним из первых биометрических методов. Он основан на определении структуры линий на подушечках пальцев рук, иначе — папиллярных узоров. После считывания сканером уникальный рисунок трансформируется в цифровой биометрический шаблон, при помощи которого система определяет, кто перед ней находится.Такие сканеры разделяются на два основных типа: оптические и кремниевые (тепловые и ёмкостные). Каждый из типов имеет свои преимущества и недостатки. Например, оптические сканеры являются наиболее точными с точки зрения определения узора, однако их можно обмануть с помощью силиконовых или латексных накладок и других нехитрых приёмов. Также они быстро загрязняются, в отличие от линейных тепловых, и для исключения погрешностей их приходится очищать после каждого применения. Для пользователя отличие состоит лишь в том, как взаимодействовать со сканером— прикасаться либо проводить по нему.Сейчас благодаря встроенным в смартфоны сканерам можно разблокировать таким образом мобильное устройство, оплатить покупки в интернете. В ближайшем будущем планируется внедрить подобные технологии и в другие устройства общего пользования, например в банкоматы (как это сделали Сбербанк и «Тинькофф»), и даже в метрополитене для замены билетов (такой проект собираются реализовать в Британии, чтобы сократить нагрузку на турникеты).  Sherlock (Integrated Biometrics)Компания Integrated Biometrics со штаб-квартирой в Спартанбурге, Южная Каролина, была основана в 2002 году. Integrated Biometrics продолжает расти как глобальный поставщик биометрических решений.Компания занимается разработкой датчиков регистрации и проверки отпечатков пальцев. В продуктах Integrated Biometrics используется плёнка LES (светоизлучающий датчик), обеспечивающая скорость, простоту использования и долговечность мобильных устройств биометрической верификации. Интегрированные биометрические датчики отпечатков пальцев Sherlock, единственные сертифицированные ФБР, работают под прямыми солнечными лучами на сухих или влажных пальцах, устойчивы к стиранию и на 90—95 процентов меньше и легче традиционных оптических сканеров. Они больше подходят для мобильных устройств, чем кремниевые или традиционные оптические датчики. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)Устройства позволяют получить дактилоскопические отпечатки в различных режимах. Имеют встроенный алгоритм проверки качества отпечатка и подсветку для контроля состояния сканирования. Запуск сканирования выполняется автоматически при прикладывании пальца. После получения изображения сканер самостоятельно проводит проверку качества. Кодирование и декодирование изображения осуществляются с использованием алгоритма WSQ (вейвлет-скалярное квантование). Рисунок вен на пальцах / рукахДанный тип является усовершенствованной версией предыдущего. Взломать алгоритм его работы значительно труднее, чем при другом биометрическом сканировании, поскольку вены находятся глубоко под кожей. Инфракрасные лучи проходят через поверхность кожи, где они поглощаются венозной кровью. Специальная камера фиксирует изображение, оцифровывает данные, а затем либо сохраняет их, либо использует для подтверждения личности.Не так давно технология, получившая название FingoPay, была протестирована в одном из лондонских баров. Система идентифицирует уникальный рисунок вен пальцев рук и, по заявлению производителей, является почти совершенным устройством благодаря тому факту, что совпадение структуры рисунка вен у двух разных людей равно 1 к 3,4 млрд.Также аналогичная система производителя Hitachi была использована производителями японских банкоматов.  Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)Разработка M2SYS Bio-Plugin может распознавать как отпечатки пальцев, так и рисунок вен на пальцах и позволяет предприятиям любого масштаба и любой отрасли быстро интегрировать в работу систему биометрического программного обеспечения. Bio-plugin может проводить сопоставление 100 миллионов отпечатков пальцев в секунду на одном сервере и поддерживает совместимость с Windows и веб-приложениями. Преимуществами системы являются возможность быстрой интеграции (несколько часов), отсутствие необходимости компиляции ПО и глобальная инфраструктура поддержки. Система была интегрирована в комплексное биометрическое решение производителя — Гибридную биометрическую платформу, мультимодальную систему, которая поддерживает несколько форм биометрии, включая отпечатки пальцев, вены пальца и распознавание лиц.  Palm Jet (BioSmart)Одной из новейших разработок компании BioSmart является бесконтактный сканер Palm Jet. Это — комплексная биометрическая система, которая избавляет сотрудников от необходимости прикасаться к одним и тем же поверхностям. В данный момент используется некоторыми предприятиями в качестве мер для профилактики COVID-19.Palm Jet сканирует сеть подкожных вен и сравнивает результат с шаблоном в базе данных. Контрастный рисунок вен ладони формируется за счёт различных коэффициентов поглощения излучения венами и тканями ладони. Устройство отлично защищено от подлога — его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа или фотографии. Расстояние сканирования составляет 40—100 мм, при этом скорость распознавания — менее секунды.Прочие устройства вендора:BioSmart PV-WTC — терминал для организации пропускного режима и учёта рабочего времени;BioSmart PV-WM и BioSmart DCR-PV — считыватели вен ладони. Геометрия ладонейОпределение геометрии руки относится к измерению таких характеристик, как длина и ширина пальцев, их кривизна и относительное расположение. На данный момент этот метод является устаревшим и уже почти не используется, хотя когда-то был доминирующим вариантом биометрической идентификации. Современные достижения в области программного обеспечения для распознавания отпечатков пальцев и лиц затмили его актуальность.Существует также тип биометрических методов распознавания рисунка ладони, получивший название «дактилоскопия». Впервые он был применён в Лондоне 18 апреля 1902 г. при установлении личности преступника и на протяжении 20 века использовался в области криминалистики во многих странах. Однако на текущий момент этот метод также используется крайне редко в силу своей неточности и наличия более современных биометрических технологий.  HandKey II (Schlage Recognition Systems)Считыватели HandKey II разработки компании Schlage Recognition Systems фиксируют форму и размер руки, делая более 90 различных измерений. Затем они преобразуют и сохраняют эти измерения в виде 9-байтового цифрового шаблона идентификации, полностью уникального для каждого человека, который делает руку ключом.HandKey II функционирует как автономное устройство или легко интегрируется в существующую систему контроля доступа. В качестве контроллера доступа сканер обеспечивает управление механизмом блокировки с отслеживанием запросов на выход и сигналов тревоги. Аварийные оповещения предупреждают об отказе в доступе, чрезмерном количестве попыток сканирования, сбое питания и прочих событиях. Радужная оболочка глазаРадужная оболочка, или цветная часть глаза, состоит из толстых нитевидных мышц. Эти мышцы помогают формировать зрачок, чтобы контролировать количество света, попадающего в глаз. Измеряя уникальные складки и характеристики этих мышц, инструменты биометрической верификации могут подтвердить личность с невероятной точностью. Технологии динамического сканирования (например, сканирование того, как человек моргает) добавляют дополнительный уровень точности и безопасности. Iris Access (Iris ID)Iris ID с 1997 года является одним из крупнейших разработчиков технологий распознавания радужной оболочки глаза. IrisAccess — известная в мире платформа такого рода, которая уже была выпущена в четырёх версиях. По сведениям производителя, в данный момент система IrisAccess используется на 6 континентах и является более востребованной, чем все аналогичные продукты для распознавания радужной оболочки глаза вместе взятые.Одной из самых популярных серий является iCAM 7000. Новое поколение устройств способно осуществлять бесконтактную идентификацию человека по радужной оболочке глаза с расстояния около 30 см. Устройство имеет интуитивно понятный интерфейс с визуальным и звуковым оповещением, что позволяет быстро зарегистрировать человека в системе, а затем распознать его. Автоматическая подстройка угла наклона считывателя даёт возможность ускорить процесс распознавания при использовании устройства как отдельно, так и в комбинации с картами доступа или PIN-клавиатурой.  Системы ВЗОРКомпания является одним из наиболее востребованных производителей биометрических систем данного типа в России. Ниже представлены несколько самых популярных разработок.ВЗОР-Регистратор / ВЗОР-Мини: сканеры для записи биометрических шаблонов в базу (ВЗОР-Регистратор) и для идентификации (ВЗОР-Мини) с дистанцией захвата около 40 см. Пропускная способность — до 20 человек в минуту.ВЗОР-Пилон: сканер биометрической идентификации человека по радужной оболочке глаза с дистанцией захвата 0,9—1,1 м при движении человека со скоростью до 1 м/с. Обеспечивает скорость прохода через турникетную группу до 40 человек в минуту.ВЗОР-Портал: сканер биометрической идентификации по радужке глаза с дистанцией захвата до 1,6 метров и обеспечивающий захват радужки глаза при движении человека со скоростью до 2 м/с. Пропускная способность — до 80—90 человек в минуту. Сетчатка глазаПроверка сетчатки позволяет отсканировать капилляры глубоко внутри глаза с помощью камер ближнего инфракрасного диапазона. Получившееся изображение сначала предварительно обрабатывается для улучшения его качества, а затем преобразовывается в биометрический шаблон для регистрации нового пользователя и для последующей сверки с эталоном во время попыток распознавания пользователя. Высокая стоимость и необходимость помещать глаз близко к камере мешает более широкому использованию подобных сканеров.  HBOX (EyeLock)HBOX является устройством идентификации и верификации личности в наборе решений от компании-производителя Eyelock, которое осуществляет в режиме реального времени считывание и анализ сетчатки глаза на расстоянии и в движении. Гибкая конструкция предполагает несколько вариантов размещения — на мобильных стендах-воротах, фиксированных рамках и настенных креплениях — для максимальной гибкости в условиях нового строительства или модификации существующей конфигурации помещения.Пропускная способность HBOX обеспечивает прохождение до 50 человек в минуту и подходит для таких объектов, как аэропорты, вокзалы, стадионы. Сканер имеет возможности интеграции со всеми доступными стандартными системами и платформами управления доступом. ЛицоТехнология распознавания лиц, безусловно, является одной из первых форм биометрических систем идентификации. Программное обеспечение такого рода измеряет геометрию лица, включая расстояние между глазами и от подбородка до лба (и это — лишь некоторые из параметров). После сбора данных усовершенствованный алгоритм преобразует их в зашифрованный код, иначе — подпись (сигнатуру) лица.Согласно отчёту Computer Sciences Corporation (CSC), многие магазины уже внедрили системы распознавания лиц для отслеживания определённых групп покупателей. Принцип работы такого вида систем можно сравнить с таргетированной рекламой, цель которой — изучить предпочтения и предлагать наиболее релевантные товары.Недавно технология стала очень популярной среди пользователей смартфонов благодаря различным приложениям (например, для определения возраста) или встроенным сканерам лица, позволяющим снимать блокировку с устройства. Благодаря масштабному распространению среди пользователей и относительной простоте метода стало появляться всё больше приложений, использующих эту технологию.В 2019 году произошло несколько скандалов из-за утечки данных из приложения Zao для создания поддельных изображений (дипфейков). В ответ 16 марта 2020 года стало известно, что Китай ввёл обновлённые стандарты для приложений, собирающих биометрические данные, в том числе — для систем распознавания лиц.  Blink IdentityКомпания Blink Identity использует собственную технологию распознавания лиц для идентификации людей во время движения на полной скорости, которая позволяет опознавать более 60 человек в минуту. Система может быть использована для улучшения взаимодействия с гостями и безопасного контроля доступа на «живых» мероприятиях. Для регистрации человеку нужно пройти мимо датчика, который сфотографирует его и внесёт в базу данных.По словам представителей Blink Identity, технология позволит обнаружить лицо пользователя среди 50 тысяч человек и сопоставить его с фотографией из базы данных за полсекунды.  Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)Система «Face-Интеллект» позволяет проводить идентификацию по лицу в местах массового скопления людей — на вокзалах и стадионах, в аэропортах и метрополитене, а также в магазинах, ресторанах, барах и т. д. Преимущество системы состоит в том, что она способна сравнивать лица с базами данных госучреждений и правоохранительных органов, поддерживает протокол обмена данными с КАРС. «Face-Интеллект» позволяет осуществлять поиск видеозаписей с лицами, интересующими службу безопасности или правоохранительные органы, по фотографии, фотороботу или видеокадру. Система сравнивает лицо, захваченное камерой, с фотографией из базы данных СКУД. Доступ предоставляется автоматически; при низкой степени сходства решение принимает оператор.  PERCo-Web (PERCo)Производитель оборудования для обеспечения безопасности PERCo разработал веб-систему контроля доступа PERCo-Web, которая поддерживает работу с терминалами распознавания лиц Suprema и ZKTeco. Алгоритмы глубинного обучения терминалов позволяют собирать метаданные объекта и проводить более точную идентификацию, постоянно увеличивая скорость распознавания путём накопления характеристик объекта. Терминалы подключаются по интерфейсу Ethernet. Данные сотрудников могут быть оперативно добавлены в систему как основной или дополнительный идентификатор. Все события проходов через терминалы сохраняются в системе PERCo-Web. При необходимости в системе можно настроить алгоритм реакций, например уведомление при входе сотрудника, поступающее оператору. Для усиления мер безопасности на критически важных объектах система может быть использована совместно с другими методами идентификации.  ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зренияКомплексное решение для заказчиков любого масштаба, поставляется «под ключ», с наличием всех необходимых сертификатов. Построено на базе российского алгоритма распознавания лиц, зарекомендовавшего себя в десятках проектов по всей России. Исключает возможность мошенничества с помощью обмена пропусками, передачи пропуска лицам, не являющимся сотрудниками компании. Предотвращает проникновение на объект нежелательных лиц (сопоставление с «чёрным списком»), лиц с подозрением на инфекционное заболевание (измерение температуры). Решение обеспечивает бесконтактный проход на объект для снижения рисков заражений в условиях неблагоприятной эпидемиологической ситуации, выявляет факты нарушения трудовой дисциплины (контроль времени прихода / ухода сотрудников). В ПАК «Визирь» включена технология антиспуфинга — Liveness Detection (предотвращает атаки и попытки взлома). Продукт имеет хорошо документированный API с поддержкой большого количества методов (более 60) для решения любых задач, имеет готовые интеграционные модули для СКУД и билетно-кассовых систем ведущих вендоров. Форма ушной раковиныВ отличие от многих других биометрических методов, для которых требуются специальные камеры, эти биометрические системы измеряют акустику уха с помощью специальных наушников и неслышимых звуковых волн. Микрофон внутри каждого наушника измеряет то, каким образом звуковые волны отражаются от ушной раковины и расходятся в разных направлениях в зависимости от изгибов слухового прохода. Цифровая копия формы уха преобразуется в биометрический шаблон для дальнейшего использования.На текущий момент коммерческие аналоги пока ещё недоступны, однако ведутся многочисленные исследования в этой области. Весной 2015 года в Yahoo Labs предложили идентифицировать владельца смартфона по его ушным раковинам. В том же году патент на подобное изобретение получила компания Amazon. ГолосТехнология распознавания голоса попадает в сферы и физиологических, и поведенческих биометрических данных. С физиологической точки зрения такие системы распознают форму голосового тракта человека, включая нос, рот и гортань, определяют производимый звук. С поведенческой точки зрения они фиксируют то, как человек что-то говорит — вариации движений, тон, темп, акцент и т. д., что также является уникальным для каждого человека. Объединение данных физической и поведенческой биометрии создаёт точную голосовую подпись, хотя могут возникать некоторые несоответствия (например, в случае болезни или действия других факторов).  ArmorVox (Auraya)Омниканальный голосовой биометрический процессор от компании Auraya представляет собой запатентованную технологию голосовой биометрии, разработанную с использованием алгоритмов машинного обучения. Система позволяет проводить идентификацию и проверку голоса в цифровых приложениях, браузерах, роботах AI, голосовых помощниках, чате, контакт-центре, IVR и других цифровых каналах.Клиенты могут варьировать параметры безопасности — например, установить базовый уровень защиты для всех или повышенный её уровень для отдельных пользователей. ArmorVox может сопоставлять образцы на одном сервере в режиме реального времени со скоростью более 125 млн голосов в час.EVA на базе ArmorVox используется облачным сервисом Amazon Connect. Система представляет собой простое в использовании облачное голосовое биометрическое расширение для цифровых каналов, обеспечивающее идентификацию и проверку голоса, а также предоставляющее возможности по обнаружению мошенничества.  IDVoice (ID R&D)IDVoice от ID R&D — это управляемое при помощи искусственного интеллекта голосовое биометрическое ядро, которое осуществляет распознавание по голосу. Продукт построен на свёрточной нейронной сети и усовершенствованной технологии извлечения характеристик голоса, занимая первое место в рейтинге ведущих тестов отрасли.В данный момент IDVoice уже интегрирован в приложения для мобильного банкинга и программное обеспечение колл-центров для упрощения распознавания и предотвращения мошенничества.Чтобы обеспечить более быстрое внедрение и интеграцию корпоративными разработчиками, IDVoice может быть реализован на C ++, Python и Java и поставляется в виде образа Docker для гибких облачных развёртываний. IDVoice поддерживается платформами iOS, Android, Linux и Windows, что делает его универсальным для мобильных устройств, серверов, частных облаков и устройств интернета вещей. ТермограммаТермограмма — это представление инфракрасной энергии в виде изображения распределения температуры. Биометрическая термография лица фиксирует тепловые узоры, вызванные движением крови под кожей. Поскольку кровеносные сосуды каждого человека неповторимы, соответствующие термограммы также уникальны даже среди однояйцевых близнецов, что делает этот метод биометрической верификации даже более точным, чем традиционное распознавание лиц.  ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)Компания Estone Technology запустила интегрированную систему инфракрасного теплового измерения температуры, распознавания лиц и определения состояния человека для контроля доступа в офисных зданиях, гостиницах, транспорте и других областях.Тепловизор с искусственным интеллектом ESTONE FSAC-80 проводит сегментирование изображения и сканирование сегментов, благодаря чему обеспечивает быстрое и точное определение температуры с точностью до 0,5 °C. Когда камера сканирует температуру тела, на ЖК-экране отображается видимый предупреждающий сигнал (и звуковое оповещение), а операционная система автоматически сохраняет изображение теплограммы человека. В данный момент разработка является особенно востребованной на рынке, так как помимо идентификации она позволяет выявить потенциальных больных COVID-19. ДНКДНК издавна использовалась в качестве метода идентификации. Кроме того, это — единственная форма биометрии, которая может отслеживать семейные связи. Сопоставление ДНК особенно ценно при работе с пропавшими без вести, выявлении жертв катастроф и потенциальной торговли людьми. Кроме того, помимо отпечатков пальцев, ДНК — единственный биометрический объект, который невозможно непреднамеренно «забыть». ДНК, собранная из волос, слюны и т. д., содержит последовательности коротких тандемных повторов (англ. short tandem repeat sequences, STR). С их помощью можно однозначно подтвердить личность, сравнивая их с другими STR в базе данных.В настоящее время технология мало представлена на биометрическом рынке. ДНК считается идеальной биометрической характеристикой, но её недостаток заключается в том, что однояйцевые близнецы будут иметь одну и ту же ДНК. Поведенческие системыПринципы поведенческой биометрии основаны на особенностях движения человека и его поведенческих характеристиках. Ниже перечислены основные виды поведенческой биометрии. Рисунок 1. Типы поведенческих биометрических систем  ПоходкаБиометрия походки фиксирует шаблоны шагов с помощью видеоизображения, а затем преобразует сопоставленные данные в математическое уравнение. Этот тип биометрических данных является ненавязчивым и незаметным, что делает его идеальным для массового наблюдения за толпой. Также преимуществом является то, что эти системы могут быстро идентифицировать людей издалека.Технология может быть очень полезной для использования в магазинах, банках и других организациях — например, для выявления возможных преступников. На данный момент одними из наиболее успешных разработок были названы SFootBD (Манчестерский университет) и технология китайской компании Watrix.  SFootBD (University of Manchester)При помощи нейронных сетей эта система находит особые закономерности в движениях человека при ходьбе, позволяющие распознавать личность. SFootBD, по заявлениям учёных-разработчиков, является в 380 раз более точной по сравнению с предыдущими методами.Во время ходьбы каждого человека можно выделить примерно 24 различных параметра движения. Разрабатывая систему, исследовательская группа собрала базу данных, состоящую из 20 тысяч «сигнальных» шагов от более чем 120 человек. Походка изучалась при помощи камеры высокого разрешения и напольных датчиков, фиксирующих давление при ходьбе. Система ИИ анализировала распределение веса, скорость походки и трёхмерные показатели каждого стиля ходьбы. Результаты показали, что в среднем система выдавала почти стопроцентную точность при идентификации людей. Частота ошибок составила 0,07 процента.  WatrixТехнология распознавания походки Watrix загружает видеоклип с изображением идущего человека, вырезает силуэт и создаёт модель его ходьбы. Компания планирует стать первой в мире, которая начнёт использовать технологию распознавания походки в коммерческих целях. Хотя Watrix утверждает, что её технология обеспечивает точность в 94 %, анализ не проводится в режиме реального времени. Следует отметить, что эти утверждения не были подтверждены независимыми экспертами, а эффективность программного обеспечения всё ещё остается неизвестной. Движение губЭто — одна из новейших форм биометрической верификации. Подобно тому, как глухой человек может отслеживать движение губ, чтобы определить сказанное, биометрические системы фиксируют активность мышц вокруг рта, чтобы сформировать шаблон их движения. Биометрические датчики такого рода часто требуют воспроизведения пользователем пароля, чтобы определить соответствующие движения губ, а затем на основе сравнения с записанным шаблоном предоставить или запретить доступ.На сегодняшний день одним из самых известных подобных решений является разработка учёных из Гонконгского баптистского университета (HKBU), которая пока ещё не вышла на рынок для коммерческого применения.  Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)Согласно заявлению HKBU, система может подтвердить личность пользователя, сопоставив содержание пароля с «основными поведенческими характеристиками движения губ». Исследователи считают, что этот метод распознавания может иметь преимущество перед классическими биометрическими датчиками. Если пароль, сгенерированный биометрическим датчиком, скомпрометирован, сам метод генерации пароля перестаёт быть безопасным, поскольку отпечаток пальца или форма уха не могут быть изменены. Однако с помощью идентификации движения губ новый функциональный пароль можно создать просто произнеся другую фразу. На данный момент устройство находится на этапе разработки и пока ещё не анонсировано для коммерческого использования. ПодписьРаспознавание подписи — это поведенческая биометрическая система, которая измеряет пространственные координаты, давление пера, его наклон и ход как в автономных, так и в интерактивных приложениях. Цифровой планшет записывает измерения, а затем использует эту информацию в ходе автоматического создания биометрического профиля для будущей верификации.В настоящее время для ввода подписи используются планшеты, которые автоматически фиксируют положение ручки в разные моменты времени, углы наклона и давление, оказываемое на планшет.  SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)Технология, называемая «SIGNificant Biometric Server», обеспечивает биометрическую проверку подписи в режиме реального времени на платформе SIGNificant путём сравнения биометрических параметров собственноручной подписи с предварительно зарегистрированным профилем. Документы обрабатываются только в том случае, если подписывающие их лица верифицированы.Основная идея SIGNificant Biometric Engine — преобразование движения руки в математическую структуру, называемую личным профилем. Это преобразование — одностороннее, т. е. обратная операция практически невозможна. Движение пера измеряется четырьмя способами (по горизонтали и вертикали, траектории движения, давлению, углу наклона). Для создания личного профиля система потребует примерно 4—6 попыток подписи. Клиентам доступны три типа настроек безопасности. Система также обладает технологией машинного обучения, что позволяет всё более точно проводить распознавание пользователей по мере увеличения количества попыток входа в систему. Нажатие клавишДинамика нажатия клавиш выводит стандартные пароли на новый уровень, отслеживая ритм их ввода. Такие датчики могут реагировать на время, затрачиваемое на нажатие каждой клавиши, задержки между клавишами, количество символов, вводимых за минуту, и так далее. Шаблоны нажатия клавиш работают вместе с паролями и PIN-кодами для повышения уровня безопасности.  TypingDNAРумынский стартап TypingDNA позволит распознавать людей по манере печатания. С помощью собственной технологии компания планирует укрепить онлайн-безопасность без ущерба для удобства работы пользователей. По словам создателей, технология обеспечивает высокую точность сопоставления при работе со всего одним предыдущим образцом набора текста.API верификации TypingDNA регистрирует нажатия клавиш пользователем в стандартизированном формате с открытым исходным кодом, что позволяет легко и просто интегрировать его в любое настольное или мобильное приложение. Разработчики могут реализовать API TypingDNA в качестве варианта пассивной двухфакторной верификации, метода восстановления пароля или просто для обеспечения соответствия входных данных заданному пользователю. SDK разработчика TypingDNA для мобильных устройств в настоящее время также поддерживает последние версии приложений для iOS и Android.TypingDNA соответствует требованиям ACE (Automated Commercial Environment) для онлайн-проверки студентов. Европейское банковское управление подтвердило, что ввод биометрических данных соответствует требованиям SCA (двухфакторная идентификация в банковском деле и платежах в ЕС); как следствие, разработки компании пользуются большим спросом со стороны отрасли. Мультимодальные биометрические системыБиометрию рассматривают и как мультимодальную технологию. Сочетание нескольких типов измерений позволяет повысить и уровень безопасности, и эффективность работы систем идентификации. Поэтому в последнее время всё больше компаний предлагают мультимодальные биометрические системы, а потребители ориентируются на комплексные решения.  Smart Authentications (CPqD)Бразильская компания CPqD запустила продукт Smart Authentications в партнёрстве с IBM. Платформа CPqD сочетает распознавание лица и голоса для аутентификации пользователей в сфере банковского обслуживания и электронной коммерции. Программное обеспечение позволяет осуществлять работу системы почти с любого устройства.  VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)VoiceKey.PLATFORM — мультифункциональная платформа, предназначенная для создания высоконагруженных систем с использованием целого стека AI-технологий: биометрии, распознавания и синтеза речи, акустических событий. Решение позволяет отказаться от PIN-кодов и паролей, а алгоритмы защиты от взлома с помощью аудио- и видеозаписи — liveness detection, «определение живого человека» — дают возможность выявлять мошенников и повышать уровень безопасности.  Единая биометрическая система (Ростелеком)Единая биометрическая система (ЕБС) представляет собой цифровую платформу, которая была разработана компанией «Ростелеком» по инициативе Министерства связи и массовых коммуникаций РФ и Центрального банка РФ. Система позволяет осуществлять идентификацию по голосу и изображению лица. Вместе с логином и паролем от «Госуслуг» система наделяет банки возможностью без личного присутствия гражданина открыть ему счёт или вклад, предоставить кредит. Со временем планируется провести масштабирование системы и в другие отрасли, например телемедицину или дистанционное обучение. ПрименениеДавайте рассмотрим наиболее распространённые области применения биометрических систем идентификации:Правоохранительные органы и общественная безопасность: выявление преступников / подозреваемых.Военная отрасль: идентификация противника / союзника.Финансовый сектор: идентификация и мониторинг пользователей банковского обслуживания / страхования.Государственный сектор: системы электронных документов, содержащие биометрические данные (электронные паспорта и удостоверения, водительские права и т. п.).Пограничный, туристический и миграционный контроль: идентификация путешественников, мигрантов, пассажиров.Здравоохранение и социальное обеспечение: идентификация пациентов и медицинских работников, получателей социальной помощи.Ритейл: идентификация и мониторинг потребителей / покупателей.Конечно, область применения биометрических технологий не ограничивается вышеперечисленными пунктами. Однако стоит отметить, что на данный момент этот вид технологий больше всего используется в военной отрасли и банкинге.По данным специалистов Comparitech, во многих странах, в особенности в Китае, Пакистане, Малайзии, США и Индии, в последние годы очень активно ведётся сбор биометрических данных. К сожалению, говорить о контроле их безопасности со стороны правоохранительных органов можно далеко не везде. В Китае, как упоминалось ранее, уже был ряд случаев утечки биометрических данных.В Ирландии, Португалии, Великобритании, Румынии и на Кипре сбор такой информации ведётся не так активно и скорость распространения биометрических технологий не так высока. Однако благодаря действию «Общего регламента по защите данных» (GDPR) с безопасностью дела там обстоят лучше. Россия на данный момент вместе с Канадой, Японией и Аргентиной занимает позицию «середнячка». ВыводыБиометрические системы распознавания всё больше внедряются в нашу жизнь, во многом облегчая её и упрощая процессы получения доступа. Они также помогают крупному бизнесу автоматизировать процессы поведенческого анализа и обнаруживать потенциальных злоумышленников, оказываясь незаменимыми помощниками в дополнение к традиционным методам защиты.Однако, несмотря на все вышеописанные преимущества, стоит также упомянуть и о недостатках биометрических систем. К сожалению, биометрическая информация, как и любая другая, уязвима. Банки, больницы и любые другие учреждения то и дело подвергаются хакерским атакам, и часть информации попадает в руки злоумышленников. Но одно дело, если это — стандартные логин и пароль, а другое — если речь идёт о биометрических данных. Ведь пароль можно сменить, а палец или радужку глаза — нет. В последнем случае при компрометации данных злоумышленник получает доступ ко всем активам с биометрической верификацией.Также биометрические системы бывают технологически несовершенны. Например, сотрудникам Vkansee удалось обмануть систему Touch ID при помощи пластилина, а Цутому Мацумото, известный японский криптограф и эксперт по безопасности, проделал подобную операцию и вовсе при помощи мишки из мармелада. Вносят свой негативный вклад и штампы из популярных фильмов, где сканеры взламывают буквально посредством пудры и скотча. Неудивительно, что общество смотрит на биометрические системы с определённой степенью недоверия.Вследствие наличия уязвимостей вроде описанных выше, а также из-за отсутствия надёжных систем безопасности большинство компаний — потенциальных заказчиков пока ещё не готово к масштабному переходу на биометрию повсеместно. Очевидно, что широкое применение подобных систем сопряжено с высоким уровнем риска. Остаётся лишь ожидать от их разработчиков, что те усилят меры безопасности для повышения доверия к своим продуктам, и наблюдать за развитием рынка биометрии.

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      Домашние антивирусы для Windows были обновлены до версии 19.2.10.
    • PR55.RP55
      1) Ситуация когда нет доступа к virustotal.com ( и другим ресурсам ) Что предлагаю: а) На примере Firefox 155 - Happy Eyeballs v3: подключение сразу несколькими путями *Браузер больше не выбирает маршрут до сайта заранее, а пробует несколько вариантов подключения параллельно и работает через тот, который отозвался первым. Выигрыш заметнее всего в сетях, где IPv4 или IPv6 работает медленно либо нестабильно: раньше браузер мог упереться в неотвечающий адрес и ждать таймаута, теперь соединение уходит по резервному пути без паузы. б) Если сайт полностью не доступен - то, при потоковой проверке файлов не заставлять пользователя "бесконечно" ждать... 2) Драйвер фаервола - при проверке. По хорошему программа сама должна знать какие файлы её, какие нет и всякий раз не лезть к ним и не пытаться получить доступ к собственному файлу ?  
    • AM_Bot
      «Инфосистемы Джет» активно развивает концепцию антихрупкости. Эта компания разработала инструменты для её практического применения — первый Фреймворк антихрупкой ИТ-архитектуры и Индекс антихрупкости для построения киберустойчивого бизнеса.      1. Введение2. Что такое антихрупкость ИТ-архитектуры3. Назначение инструментов, разработанных компанией «Инфосистемы Джет»3.1. Фреймворк антихрупкой ИТ-архитектуры3.2. Индекс антихрупкости4. Как проходит оценка4.1. Заполнение профиля компании4.2. Построение бенчмарка4.3. Прохождение опроса4.4. Оценка результатов5. ВыводыВведениеРезонансные атаки на крупнейшие российские компании, которые мы регулярно освещаем, вскрыли системную проблему: реальная операционная готовность к инцидентам остаётся на низком уровне, даже если система защиты формально выстроена. Как показало недавнее исследование компании «Инфосистемы Джет», пережить кибератаку не готовы 64 % из 50 российских компаний. Хуже всего ситуация обстоит в госсекторе и ритейле — при этом именно эти отрасли входят в число наиболее атакуемых.Защита, которая создавалась, чтобы остановить злоумышленника, теперь может лишь его замедлить — и одной способности «не пустить» стало недостаточно. Закупленные СЗИ создают иллюзию надёжности: организация выглядит защищённой, но в момент реальной атаки оказывается уязвимой.В условиях массовых взломов и эволюции атакующих стратегий на первое место выходит принцип управляемого ухудшения ситуации. Взлом с большой вероятностью произойдёт, но мы должны уметь работать под атакой, управлять кризисом и быстро восстановиться. Также необходимо выстроить зрелые процессы реагирования на угрозы, восстановления после инцидентов и обеспечения непрерывности бизнеса даже в условиях атаки. В ответ на этот вызов ИТ-компания «Инфосистемы Джет», работающая на российском рынке с 1991 года, предложила использовать концепцию антихрупкой ИТ-архитектуры.Её суть заключается в том, что ИТ-инфраструктура должна не просто выдерживать сбои, атаки и неблагоприятные обстоятельства, а по-настоящему быть к ним готовой, эффективно их преодолевать и даже извлекать из них пользу, становясь надёжнее и укрепляя свои позиции среди конкурентов.Что такое антихрупкость ИТ-архитектурыКонцепция антихрупкости впервые была предложена учёным Нассимом Талебом, статистиком, бывшим трейдером и риск-менеджером, который прославился изучением влияния случайных и непредсказуемых событий на мировую экономику и биржевую торговлю. В книге «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости» (The Black Swan), вышедшей в 2007 году, он ввёл сам термин «чёрный лебедь» для описания редких и маловероятных событий, имеющих огромные последствия, и пришёл к выводу, что вместо попыток их предсказания логичнее создавать системы, способные не просто пережить хаос, но и становиться после него сильнее. Именно это понимание легло в основу идеи антихрупкости, которая уже была детально раскрыта Талебом в книге 2012 года «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса» (Antifragile: Things That Gain From Disorder).Вдохновившись концепцией антихрупкости, аналитики компании «Инфосистемы Джет» решили развивать эти идеи и продвигать их в России. Антихрупкая ИТ-архитектура — не гонка за новыми инструментами. Она строится вокруг способности пережить полный жизненный цикл атаки: подготовиться к ней, замедлить злоумышленника, обнаружить вторжение, сократить ущерб, восстановить бизнес и перестроиться после инцидента. Для практической реализации концепции антихрупкости «Инфосистемы Джет» разработали первый Фреймворк антихрупкой архитектуры и Индекс антихрупкости, позволяющие выявить слабые места и сформировать дорожную карту усиления защиты.Назначение инструментов, разработанных компанией «Инфосистемы Джет»Как же перейти от понимания концепции антихрупкости к её реализации? В этом помогут разработанные вендором инструменты, которые мы рассмотрим ниже.Фреймворк антихрупкой ИТ-архитектурыФреймворк антихрупкой ИТ-архитектуры представляет собой открытый и практичный инструмент, который объединил опыт инженеров, аудиторов, консультантов и экспертов-практиков по защите сети и построению ИТ-инфраструктуры. Он разработан командой «Инфосистемы Джет» во главе с руководителем отдела развития консалтинга по ИБ Александром Морковчиным.Сценарии использования фреймворка охватывают три ключевые рыночные потребности. Первая — оценка текущего уровня киберустойчивости с помощью единой измеримой «линейки» для сопоставления с конкурентами и отраслевыми лидерами. Вторая — планирование развития на основе каталога проверенных практик и выбор вектора роста. Третья — трансформация: пошаговый переход от фактического состояния к целевому уровню киберустойчивости. Фреймворк имеет иерархическую логику: он строится по каскадной модели «в крупную клетку», т. е. на высоком уровне абстракции, без погружения в мелкие детали. Всего существует пять уровней детализации, где каждый следующий уровень конкретизирует предыдущий. Это позволяет последовательно двигаться от общего видения (стратегии) по уровням детализации к конкретным действиям (практике), сохраняя гибкость и системность.Фреймворк доступен на официальном сайте и не требует установки дополнительных расширений. Рисунок 1. Каскадная модель фреймворка антихрупкой ИТ-архитектуры Разберём каскад по уровням:Уровень 0. ДистанцииДистанции описывают фазы жизненного цикла относительно кибервторжения.Уровень 1. Цели («Чего хотим достичь»)Здесь выделяется семь стратегий. Это верхнеуровневые направления для достижения антихрупкости: например, «подготовка и прогнозирование», «адаптация и перестройка». Их цель — сформировать киберустойчивый каркас, дополнив классическую ИБ тем, чего часто не хватает в реальной атаке: связью с ИТ-архитектурой, непрерывностью, восстановлением, кризисным управлением и постоянным улучшением. Таблица 1. Семь стратегий антихрупкостиСтратегияВопрос, на который она отвечаетСистемное развитие и контрольРазвивается ли ИБ оправданно с точки зрения бизнеса?Подготовка и прогнозированиеПонимаем ли мы, как нас будут атаковать и какое звено сломается первым?Вовлечение и нападениеЗнаем ли мы, кто и как готовится нас атаковать — и можем ли перехватить инициативу?Защита, замедление, сдерживаниеЧто не даст атакующему быстро развить успех после проникновения?Обнаружение и реагированиеПоймём ли мы, что враг уже внутри, до того как он ударит?ВосстановлениеЕсть ли у бизнеса «План Б» на случай потери инфраструктуры?Адаптация и перестройкаСтанет ли компания сильнее после инцидента? Уровень 2. Правила реализации («Как себя ведём»)Здесь выделяется 10 принципов. Принципы связывают стратегии с действиями: это установки, задающие поведение. Например, принцип «нулевого доверия» или «безопасности по умолчанию». Уровень 3. Области применения («Где развиваем способности») Здесь выделяются 33 домена — тематические области, группирующие практики по функциональной принадлежности. Каждый домен описывает определённую способность организации. Уровень 4. Конкретные действия («Что делаем»)Здесь выделяется 390+ практик. Практики — конкретные меры и действия, которые организация должна реализовать для достижения целей киберустойчивости. Рисунок 2. Распределение стратегий антихрупкости по четырём дистанциям Вышеописанная схема является интерактивной: кликнув на домен, можно ознакомиться с относящимися к нему практиками. Рисунок 3. Информация о входящих в домен «Обнаружение и реагирование» практиках Также можно использовать строку поиска для выделения интересующих вас практик. Рисунок 4. Результат поискового запроса Фреймворк можно выгрузить в виде файла формата XLS, в котором также представлен инструмент самооценки. Рисунок 5. Фрагмент фреймворка в формате XLS Индекс антихрупкостиИндекс антихрупкости — показатель, позволяющий оценить в процентном соотношении, насколько компания готова к «чёрным лебедям», т. е. труднопредсказуемым событиям. Индекс построен на базе фреймворка и отвечает на вопрос: способна ли компания пережить кибератаку, продолжать работу в её условиях и восстановиться после неё. Итог оценки — индекс антихрупкости от 0 до 100 %, разбор по направлениям защиты и сравнение с другими участниками индустрии. Отраслевой уровень обновляется автоматически по мере накопления ответов респондентов.Индекс не заменяет регуляторные оценки, а дополняет их в областях, которые проверяют реальную киберустойчивость: восстановление и непрерывность бизнеса, кризис-менеджмент, threat hunting, безопасная разработка, безопасность ИИ, отказоустойчивость, культура киберучений и другие. Разберём, как пользоваться инструментом оценки.Как проходит оценкаС сервисом можно ознакомиться на официальном сайте. Вы отвечаете на сто коротких вопросов о том, какие практики киберустойчивости есть в компании. Оценка полностью анонимна: контактные данные и название компании не запрашиваются. У каждой оценки есть только уникальный идентификатор — он понадобится, если вы захотите задать вопрос по полученным результатам. Рисунок 6. Расчёт Индекса антихрупкости (приветственное окно) Заполнение профиля компанииДля получения оценок, релевантных профилю вашей организации, необходимо указать параметры из выпадающего списка: Сфера деятельности компании.Общее количество сотрудников.Число ИБ-сотрудников.Число ИТ-сотрудников.Оценку формирует руководитель ИБ или тот, кто отвечает за информационную безопасность в компании. Часть вопросов затрагивает смежные зоны — резервное копирование, непрерывность бизнеса, безопасную разработку, взаимодействие с юристами и PR. Если по ним нет уверенности, лучше уточнить у коллег: точность ответов напрямую определяет пользу результата. Рисунок 7. Пример заполненного профиля организации Заполнив все поля, можно переходить к следующему шагу. Для этого нажмите кнопку «Посмотреть показатели по отрасли».Построение бенчмаркаВ следующем разделе нам становится доступен бенчмарк, отражающий индекс антихрупкости и оценку в разрезе стратегий антихрупкой ИТ-архитектуры в среднем по отрасли. В качестве примера мы выбрали сферу деятельности «финансовый сектор». Рисунок 8. Экспресс-оценка показателей киберустойчивости по отрасли Ниже приводится оценка по стратегиям в табличном виде. Рисунок 9. Индекс антихрупкости в разрезе стратегий и практик по отрасли Прохождение опросаДля расчёта своего индекса антихрупкости пользователю предлагается пройти опрос по 100 практикам, каждая из которых имеет пять вариантов ответа:«Да» (выполняется системно).«Частично» (с ограниченным охватом).«Нет» (не выполняется или выполняется ad hoc, т. е. разово или под конкретную задачу).«Неприменимо» (не используется в организациях данного типа). Этот ответ следует выбрать, если, например, в организации нет такого процесса или системы. При выборе этого варианта метрика исключается из расчёта.«Не знаю» (затрудняюсь оценить). Метрика исключается из расчёта. Рисунок 10. Опрос в рамках стратегий и практик Результат отображается сразу после ответа на последний вопрос. Для расчёта индекса необходимо выбрать «Показать результаты». В том случае, если не все практики были оценены, появится окно с предупреждением и расчёт будет проведён с ограничениями. Рисунок 11. Предупреждение пользователя Оценка результатовНа вкладке «Результаты» отображается текущий уровень киберустойчивости организации, а также сопоставление этого уровня с показателями по отрасли в виде шкалы и радарной диаграммы («диаграммы-паука»). Рисунок 12. Экспресс-оценка киберустойчивости в виде шкал Рисунок 13. Экспресс-оценка киберустойчивости в разрезе стратегий При сравнении учитываются только критерии, по которым даны ответы. Ознакомиться с ними можно ниже в табличном виде. Рисунок 14. Оценка антихрупкости в разрезе доменов — групп практик Информацию по экспресс-оценке киберустойчивости организации можно скачать в виде готового отчёта. Он доступен в формате PDF и представляет собой готовый буклет для ознакомления в электронном виде или печати на бумаге. Рисунок 15. Выгрузка готового отчёта Рисунок 16. Фрагмент отчёта экспресс-оценки киберустойчивости организации ВыводыАнтихрупкость сегодня — ключевая стратегия выживания и роста компаний в условиях постоянных рисков: кибератак, ухода вендоров, сбоев инфраструктуры, регуляторных изменений и т. п. Она не заменяет классическую ИБ — она дополняет её способностью пережить успешную атаку.В современном ИТ‑ландшафте недостаточно просто держаться на плаву, нужно заранее готовиться к тому, чего нельзя предсказать. Именно поэтому антихрупкость становится центральным элементом зрелой ИТ‑стратегии и обязательным ориентиром при проектировании архитектуры, управлении инцидентами и планировании цифровой трансформации.Компания «Инфосистемы Джет» переводит концепцию антихрупкости на язык конкретных инженерных и управленческих решений. Она даёт бизнесу рабочие инструменты — собственный Фреймворк антихрупкой ИТ‑архитектуры, помогающий выстроить понятный путь от стратегии к конкретным действиям, и Индекс антихрупкости, который помогает увидеть, насколько компания реально готова к сбоям, атакам и внезапным переменам.Компания планирует и далее развивать Фреймворк: адаптировать его к специфике различных отраслей, разработать вариативные сценарии применения в зависимости от контекста.Достоинства:Открытая методология, доступная любому пользователю без оплаты и регистрации.Каскадная, понятная архитектура с чёткой логикой: семь стратегий достижения антихрупкости, 10 принципов, 33 домена и 390+ практик.Наличие веб-сервиса для оценки антихрупкости ИТ-архитектуры, в котором прохождение полного опроса по 100 критериям оценки занимает в среднем 20 минут.Возможность ознакомиться с показателями антихрупкости в среднем по отрасли.Представление результатов оценки в графическом и табличном формате.Формирование готового отчёта по итогам экспресс-оценки киберустойчивости с возможностью его выгрузки на компьютер.Недостатки:Ценность фреймворка сложно понять, если предварительно не ознакомиться с теорией антихрупкой ИТ-архитектуры.Для точной оценки индекса антихрупкости рекомендуется располагать полной информацией о деятельности компании и не пропускать ни одного критерия оценки. По уровню детализации Фреймворк антихрупкой ИТ-архитектуры относится к стратегическому и методическому уровню. Детальные технические регламенты, архитектурные стандарты, требования к настройке конкретных систем должны разрабатываться на следующем уровне детализации.Читать далее
    • demkd
      возможность есть, гляну, размер переменных окружения действительно 32767 максимум, но конкретно path больше 4095 это уже может стать проблемой.
    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner 4.0.1  (Windows 10/11, 64-разрядная)
                                                                                  ●
              Руководство пользователя ESET Online Scanner 4  (PDF-файл)
×