Обновленная версия межсетевого экрана TrustAccess прошла инспекционный контроль во ФСТЭК России

Обновленная версия межсетевого экрана TrustAccess прошла инспекционный контроль во ФСТЭК России

Инспекционный контроль во ФСТЭК России прошли две редакции программного межсетевого экрана TrustAccess: редакция TrustAccess, предназначенная для защиты конфиденциальной информации и персональных данных, и усиленная редакция TrustAccess-S, предназначенная для защиты государственной тайны.



Пройденный инспекционный контроль подтверждает выданные ранее сертификаты ФСТЭК России, удостоверяющие, что:

  • TrustAccess (сертификат №2146) соответствует требованиям по 4-му уровню контроля отсутствия НДВ и 2-му классу защищенности для межсетевых экранов;
  • TrustAccess-S (сертификат №2147) соответствует требованиям по 2-му уровню контроля отсутствия НДВ и 2-му классу защищенности для межсетевых экранов для защиты государственной тайны в автоматизированных системах до класса 1Б включительно.

В обновленной версии межсетевого экрана TrustAccess реализован ряд функций, направленных на повышение уровня защищенности ключевых ресурсов организации и эффективности работы с TrustAccess. В частности:

  • реализована фильтрация обращений к общим папкам по протоколу SMB (Server Message Block), что позволяет администраторам безопасности разграничивать доступ пользователей TrustAccess к заданным общим папкам на конкретном сервере и запрещать нежелательным пользователям доступ к критической информации;
  • улучшен пользовательский интерфейс для администратора продукта: повышена эргономика навигации между разделами, улучшена система мониторинга, повышено удобство работы с лицензионными ключами.

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