В Gmail добавлена новая функция фильтрации нежелательной почты

В Gmail добавлена новая функция фильтрации нежелательной почты

Компания  Google внесла некоторые изменения интерфейс почтового сервиса Gmail, благодаря которым пользователи самостоятельно смогут отличить легитимное сообщение от нежелательного.

Дело в том, что до этого момента при получении письма пользователь мог видеть имя и адрес отправителя, если контакт отсутствует в адресной книге. Однако мошенники обычно используют для своих рассылок поддельные данные, и поэтому этой информации явно не достаточно для распознавания легитимности письма. Разработчики решили исправить ситуацию, включив в поле информации об отправителе доменное имя почтового сервера, с которого было отправлено сообщение.

Специалисты считают это весьма полезной функцией, поскольку мошенники обычно не имеют доступа к почтовым серверам, не считая тех случаев, когда он был получен впоследствии взлома.

Однако отметим, что не всегда письма, отправленные со сторонних доменов, являются частью фишинговых атак. Некоторые ресурсы позволяют пользователям обмениваться сообщениями со своими друзьями посредством электронной почты. Уведомления о получении такого письма направляются на указанный адрес электронной почты с помощью собственного сервера. Но были случаи, когда мошенники использовали и такие способы для привлечения ничего не подозревающих пользователей.

Но на этот случай предусмотрена еще одна возможность блокировки спам – сообщений. Для проверки подлинности письма используется проверка на наличие цифровой подписи, которая добавляется к отправлению с помощью  DKIM или SPF технологии. В случае если она отсутствует, отправление будет отмечено как подозрительное.

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