Анонимусы пропагандируют геноцид "педобиров"

Анонимусы пропагандируют геноцид "педобиров"

По информации ресурса thehackernews.com за прошедшую неделю Anonymous взломали более 40 сайтов, содержащих детскую порнографию, которые размещались в нелегальной, анонимной, свободной от копирайта, распределенной и самоорганизующейся сети обмена информацией darknet.

 

Детали некоторых взломов были обнародованы через сообщение #OpDarknet ресурса Pastebin , включая в том числе персональные данные 1500 пользователей сайта Lolita City и инструменты для распределенной атаки на отказ в обслуживании (DDoS) на сайты Hidden Wiki и Freedom Hosting – по неподтвержденной информации двух крупнейших darknet-сайтов для хостинга детской порнографии.

Известия об анонимной кампании  по активному преследованию каждого, кто осуществляет хостинг сайтов с детской порнографией, поступают из бюллетеней, размещаемых активистами Anonymous на Pastebin и двух YouTube-каналах. Ресурсу AnonNews.org еще предстоит опубликовать пресс-релиз, комментирующий указанные события.

YouTube-каналы AnonMessage и BecomeAnonymous разместили видео с заявлением о намерении разыскать, обезвредить и уничтожить "педобиров", распространяющих детскую порнографию, повсюду, начиная с Freedom Hosting.

 

thehackernews.com за прошедшую неделю Anonymous взломали более 40 сайтов, содержащих детскую порнографию, которые размещались в нелегальной, анонимной, свободной от копирайта, распределенной и самоорганизующейся сети обмена информацией darknet.

 

" />

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