«Аладдин Р.Д.» и «Код Безопасности» объединяют средства защиты информации

«Аладдин Р.Д.» и «Код Безопасности» объединяют средства защиты информации

«Аладдин Р.Д.» и «Код Безопасности» объединяют средства защиты информации

Компания «Код Безопасности» и Алладин Р.Д. объявляют об успешном завершении тестирования корректности работы новых версий ПАК «Соболь» и Secret Net 6 со средствами аутентификации и хранения ключевой информации eToken. По результатам испытаний был подготовлен сертификат, подтверждающий корректную работу и полную совместимость продуктов компании «Код Безопасности» и «Аладдин Р.Д.».



С выходом новых версий ПАК «Соболь» и Secret Net 6, флагманских продуктов компании «Код Безопасности», компаниями «Код Безопасности» и «Аладдин Р.Д.» была проведена серия совместных тестовых испытаний с продуктами из линейки eToken компании «Аладдин Р.Д.». Совместное использование электронных ключей eToken с продуктами «Соболь» и Secret Net усиливает систему информационной безопасности и защищенность критических данных компаний.

Результаты проведенных исследований подтверждают полную совместимость электронных ключей eToken в виде USB-ключа или смарт-карты с решениями компании «Код Безопасности». Сертификат совместимости, полученный на основании результатов сертификационных тестов, рекомендует использовать ключи eToken в продуктах «Соболь» и Secret Net для хранения ключевой информации, защищенного доступа в операционные системы при загрузке компьютера, а также для строгой двухфакторной аутентификации пользователей.

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