NIST выпустил рекомендации по безопасности данных в "облаке"

NIST выпустил рекомендации по безопасности данных в "облаке"

...

Национальный институт стандартизации и технологий США опубликовал свой первый набор рекомендательных указаний по решению проблем безопасности и конфиденциальности информации, хранящейся в общедоступных системах распределенных вычислений.



Одноименный документ с идентификационным номером 800-144 содержит обзор потенциальных сложностей, которые могут возникать в процессе обеспечения безопасности и конфиденциальности размещаемых в публичном "облаке" данных, а также соответствующие советы для организаций, передающих информацию, приложения и инфраструктуру на делегирование в подобную вычислительную среду. Материал включает также анализ основных угроз, технологических рисков и защитных решений, актуальных для общественных "облачных" систем, что должно помочь целевой аудитории документа в вынесении верных и обоснованных суждений и умозаключений.


В частности, авторы материала советуют организациям заблаговременно планировать вопросы обеспечения безопасности и конфиденциальности информации, прежде чем передавать ее в "облако", предварительно изучать и хорошо понимать среду распределенных вычислений, предлагаемую поставщиком услуг, проверять ресурсы среды и "облачные" приложения на предмет их соответствия внутренним требованиям организации к защищенности и конфиденциальности данных, а также обеспечить ответственность и отчетность о состоянии информации и программ, находящихся в среде распределенных вычислений.


Материал адресован управленцам и специалистам по информационным технологиям, в сферу задач которых входит принятие решений о передаче информационных ресурсов в "облако", защитникам информации, системным администраторам, а также широкому кругу пользователей и клиентов служб распределенных вычислений. Один из авторов документа, Тим Грэнс, подчеркнул, что ответственность за обеспечение безопасности и конфиденциальности данных в таких системах не может быть возложена исключительно на поставщиков "облачных" услуг - организация должна решать подобные вопросы самостоятельно.


Публикацию NIST SP 800-144 "Guidelines on Security and Privacy in Public Cloud Computing" можно найти здесь.


Infosecurity Magazine


Письмо автору

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