ISO регламентировала защиту биометрических данных

ISO регламентировала защиту биометрических данных

Опубликован новый международный стандарт, который регламентирует обеспечение безопасности и конфиденциальности при обработке и хранении биометрической информации. Средства и системы аутентификации пользователей по уникальным биологическим признакам набирают популярность, а, следовательно, применяемые ими данные нуждаются в надлежащей защите.



Идентификатор стандарта: ISO/IEC 24745:2011, Информационные технологии - Методы обеспечения безопасности - Защита биометрической информации. Под биометрикой, соответственно, понимается совокупность методов идентификации личности по ее неотъемлемым физиологическим и / или поведенческим характеристикам; распознавание может проводиться по лицу, радужной оболочке или сетчатке глаза, ладони, отпечатку пальца, уху, голосу. По мере того, как надежность других способов аутентификации (логин-парольного, например) со временем снижается, администраторы безопасности все чаще посматривают именно в сторону биометрики - причем перспективы ее применения существуют не только в СКУД крупных компаний, но и в Интернет-службах вроде онлайн-банкинга. Соответственно, назрела и потребность в защите биометрических сведений.


"Биометрическая идентификация образует прямую и неизменную связь между результатами измерений и конкретной личностью", - напоминают создатели документа. - "С одной стороны, это обеспечивает высокую степень надежности механизмов пользовательской аутентификации, но с другой - создает ряд рисков; к числу последних могут быть отнесены, скажем, незаконные обработка и использование данных. Стандарт предназначен для эффективного противодействия подобным рискам".


Действительно: предположим, злоумышленнику удалось скомпрометировать аутентификационные сведения. Как быть? В отличие от традиционных решений, биометрика не позволяет установить новый пароль или выдать новую ключ-метку: идентификатор устанавливается раз и навсегда. Добавив к этому рост объемов персональных данных, которые увязаны с биометрической информацией, и активный обмен сведениями в глобальном масштабе, приходится заключить, что задача обеспечения безопасности и конфиденциальности подобных активов должна обладать высоким приоритетом, а против злоумышленников должны предприниматься надежные и эффективные контрмеры.


Стандарт, в частности, описывает следующие процедуры:


- анализ угроз и средств противодействия им, актуальных для различных биометрических систем;
- требования к защищенности данных, позволяющих установить соответствие между биометрическими измерениями и конкретной личностью;
- моделирование биометрических систем с учетом различных сценариев хранения и сравнения результатов измерений;
- обеспечение конфиденциальности в процессе обработки биометрической информации.


ISO


Письмо автору

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru