Гонконгские власти публично обвинили 4 банка в несанкционированной передаче персональных данных

Гонконгские власти публично обвинили 4 банка в несанкционированной передаче персональных данных

20 июня гонконгская Комиссия по охране приватности и персональных данных выразила осуждение четырем банкам за то, что они передавали персональные данные своих клиентов третьим лицам, причём три из банков делали это в коммерческих целях, сообщает аналитический центр InfoWatch.



Четыре банка, разгласившие конфиденциальную информацию, – это Citibank, ICBC, Fubon Bank и Wing Hang Bank. В частности, Fubon Bank передал данные 33000 клиентов неназванной страховой компании, а ICBC продал страховщикам около 17000 своих вкладчиков. При этом никто не получил согласия от клиентов, а один из банков, как установлено, даже проигнорировал клиентскую жалобу на такое нарушение приватности.

«Я глубоко разочарован тем фактом, что банки столь нещепетильны в вопросах охраны конфиденциальной информации», – сказал журналистам член Комиссии Алан Чян после обнародования результатов проверки указанных банков.

Ещё Комиссия попеняла банкам за то, что в договорах с клиентами они используют очень мелкий шрифт и заумные термины, когда речь идёт об обработке персональных данных.

Гонконгские законы о персональных данных не слишком строги. Видимо, поэтому орган власти решил действовать столь публично, чтоб надавить на нарушителей через их деловую репутацию. Все подвергнутые публичной выволочке банки официально пообещали исправить недочёты и больше не нарушать.

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