Борцы с погромщиками вооружились технологией распознавания лиц

Борцы с погромщиками вооружились технологией распознавания лиц

Вслед за беспорядками, обрушившихся британскую столицу на выходных в сети появилась новая Google-группа называемая “London Riots Facial Recognition”. Как сообщает ресурс techcrunch.com, цель группы состоит в том, чтобы использовать технологии распознавания лиц, чтобы идентифицировать грабителей, которые попали в объективы фотокамер и затем засветились в интернете.

Группа тщательно обсуждает и координирует каждый свой шаг в темах, озаглавленных  "Вопросы этнических меньшинств" или "Законность - принцип №1". Участники группы также настаивают на использовании информации и изображений полученных только из легальных источников

Однако есть кое-что, вызывающее реальное беспокойство, а именно то, что какая кучка людей через сеть в режиме реального времени будет  пользоваться (а может быть и злоупотреблять?) технологией распознавания лиц, в особенности, если это все будет происходить не под контролем правоохранительных органов. Все вернется к  отнюдь не добрым традициям Средних Веков - к тому, что суд будет вершить толпа, только уже не костром и пытками, а алгоритмами и разнообразными прикладными интерфейсами.

Утром в новом топике прозвучало еще одна предложение, в котором человек предлагал свою помощь в написании инструментария, использующего Face.API, который поможет идентифицировать людей на снимках, опубликованных в  Facebook, Flickr и Twitter.  Для обеспечения более высокой точности распознавания преступников обсуждается даже использование прикладных интерфейсов программирования  Facebook Graph и Twitter  в комбинации с Face.com.

Очевидно, у нас ничего нет против отдаваемых под суд преступников, но одновременно с этим остаются определенные сомнения, связанные с подобной гражданской инициативой. Согласно обсуждению этого вопроса на Hacker News, этот метод может уличать людей, не участвовавших в погромах, но ставших свидетелями указанных событий, или просто в недобрый час пытавшихся добраться до дома. Являются ли их действия здесь законными, можно или нет использовать фотографии, выложенные в интернете, главный вопрос заключается в другом– хотим ли мы совместно вершить правосудие вот таким вот образом?

London Riots Facial Recognition”. Как сообщает ресурс techcrunch.com, цель группы состоит в том, чтобы использовать технологии распознавания лиц, чтобы идентифицировать грабителей, которые попали в объективы фотокамер и затем засветились в интернете." />

В R-Vision SIEM обновили правила: аналитикам добавили контекст

R-Vision сообщила о крупном обновлении экспертного контента для R-Vision SIEM. Главная идея изменений — сделать срабатывания не просто заметными, а более понятными для аналитиков SOC: правила корреляции теперь сопровождаются расширенным контекстом, описаниями на естественном языке и рекомендациями по реагированию.

Одна из ключевых технических основ обновления — переход на Универсальную модель событий 2.0. Начиная с версии 2.4, система использует новый стандарт описания событий, построенный на субъектно-объектном подходе.

За это время команда выпустила 10 релизов экспертных пакетов под новую модель — с обновлёнными правилами нормализации и корреляции, а также с более читаемым и полезным контекстом для расследований.

По данным компании, обновлённые правила нормализации позволяют ускорить обработку событий до 45% по сравнению с правилами для предыдущей версии модели. Кроме того, в событиях появились поля категоризации, которые помогают привести данные из разных систем к общей семантике. Проще говоря, это должно сократить время на ручную расшифровку событий и упростить расследование.

Заметно изменились и сами правила корреляции. Теперь они содержат не только логику детектирования, но и дополнительные поля: список нужных источников данных, ссылки на аналитические материалы, привязку к техникам и тактикам MITRE ATT&CK, таксономию инцидента с категорией и типом, а также пошаговые рекомендации по реагированию. То есть правило всё меньше похоже на «чёрный ящик» и всё больше — на уже подготовленную карточку для разбора инцидента.

Отдельно отмечается, что корреляционные события теперь дополняются описанием на естественном языке: кто, когда, где и что сделал. Для аналитика это выглядит удобнее, чем разбор сухого набора полей, особенно если речь идёт о быстром первичном анализе подозрительной активности.

Ещё одна важная часть обновления — unit-тесты для правил корреляции. Каждое правило сопровождается примерами эталонных событий, чтобы было проще понять, как именно работает детектирование и как проверить корректность настройки в инфраструктуре заказчика.

По данным R-Vision, за последние два года команда выпустила более 50 релизов экспертизы, а новые и доработанные правила выходят раз в две недели. Такой ритм позволяет быстрее добавлять поддержку новых источников и сценариев мониторинга, без долгих пауз между обновлениями.

Сейчас правила нормализации, как сообщается, покрывают более 250 источников — от операционных систем и защитных решений до инфраструктурных сервисов и бизнес-приложений. Количество правил корреляции в R-Vision SIEM превышает 850.

Компания также отдельно подчёркивает покрытие матрицы MITRE ATT&CK v17.1: по её оценке, актуальные пакеты экспертизы закрывают более 65% матрицы за счёт маппинга правил корреляции на техники и тактики атакующих. Для заказчиков это, по сути, способ понять, где мониторинг уже выстроен неплохо, а где остаются пробелы.

Помимо самих правил, в состав экспертизы входят и вспомогательные материалы: таблицы обогащения, активные списки, витрины данных и конвейеры нормализации в виде импортируемых объектов. Часть этих материалов, включая некоторые конвейеры, доступна публично. Также открыт справочный портал по настройке источников событий и публикуются аналитические материалы, которые готовятся в процессе разработки правил.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru