Британские полицейские совершенствуют навыки расследования киберпреступлений

Британские полицейские совершенствуют навыки расследования киберпреступлений

В новом учебном курсе для служащих полиции Великобритании рассматриваются вопросы извлечения данных, предназначенных для формирования доказательной базы, из мобильных телефонов и компьютеров, а также выслеживания подозреваемых через социальные сети.



Национальное агентство по повышению квалификации работников полиции сообщило по этому поводу, что благодаря обновлению курсов процесс обучения следователей будет в значительно большей степени соответствовать требованиям времени. В частности, программа усовершенствованного курса содержит ряд практических упражнений, направленных на отработку умений сбора улик при помощи компьютеров, мобильных устройств, камер автоматического распознавания номерных знаков и многих других высокотехнологичных устройств либо информационных продуктов и специализированных баз данных.


Шеф агентства Ник Гэрген полагает, что бороться с проблемами и трудностями современной полицейской работы без навыков ведения "IT-расследований" невозможно. "Программа повышения квалификации следователей - это чрезвычайно важная ступень карьерной лестницы всякого современного детектива; новые курсы позволят заполнить пробелы, существовавшие в ней ранее", - заявил он. - "Очень важно, чтобы обучение и подготовка сыщиков соответствовали самым высоким стандартам; в этом случае следователи смогут эффективно вести дела в любой точке страны и исключительно успешно противодействовать преступности".


В настоящее время британскую полицию часто критикуют за неспособность надлежащим образом расследовать случаи онлайн-мошенничества, равно как и преступления в сфере высоких технологий вообще.


V3.co.uk

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