Какой секретный вопрос для восстановления пароля наиболее надёжен?

Какой секретный вопрос для восстановления пароля наиболее надёжен?

 На днях представители предвыборного штаба кандидата в президенты США от республиканской партии Митта Ромни сообщили о том, что неизвестный хакер взломал один из его личных электронных ящиков, правильно ответив на секретный вопрос: «Ваше любимое домашнее животное». В 2008 году хакерам удалось взломать электронный ящик тогдашнего кандидата в вице-президенты США Сары Пейлин, верно ответив на вопрос: «Где вы познакомились с мужем». Так какой же секретный вопрос для восстановления пароля наиболее надежён?

В 2009 году группа ученых провела ряд исследований, целью которых было выявить наиболее надёжный секретный вопрос. Исследователи изучили секретные вопросы, используемые четырьмя ведущими почтовыми сервисами (AOL, Google, Microsoft и Yahoo). Исследования показали, что наиболее надёжными являются вопросы: «Ваш первый номер телефона», «Ваш любимый преподаватель», «Ваш любимый певец».

Те же исследования показали, что более 40% владельцев почтовых аккаунтов используют вопросы вроде: «Какая кличка у вашего домашнего питомца?», «Где вы родились», «Где вы выросли» или «Ваша любимая спортивная команда или ваш любимый вид спорта». Существенно облегчить задачу хакера может информация о месте проживания владельца аккаунта. Получить такую информацию совсем несложно, например, в социальных сетях. Ответ на вопрос, типа, «ваш любимый цвет», значительно сложнее найти в социальных сетях, однако, вполне реально просто угадать. Для этого зачастую достаточно 4-5 попыток. Ответ на вопрос: «Ваш любимый вид спорта или ваша любимая команда» также можно найти в социальных сетях, ответы на остальные вопросы бывает достаточно сложно запомнить даже владельцу аккаунта. Например, ответы на вопросы «Ваш любимый герой в детстве» или же «Ваша любимая историческая личность» часто забываются всего за несколько месяцев. С ответом на вопросы: «Ваша любимая песня», «Ваш любимый фильм» или «Ваш любимый ресторан» также могут возникнуть сложности, так как со временем подобные предпочтения чаще всего меняются, и, соответственно, часто бывает практически невозможно вспомнить ответ на секретный вопрос подобного рода.

Вы, конечно, можете попытаться ввести в заблуждение хакеров, скажем, написав в ответе на секретный вопрос: «Ваш любимый город» какую-нибудь несуразицу, например, «помидор» или «пельмень». Однако, это не очень хорошая идея. Просто, вы вряд ли вспомните такой ответ уже через несколько месяцев, а тем более - лет, после создания аккаунта.

Некоторые почтовые сервисы позволяют пользователям составлять свои собственные секретные вопросы, но проблема в том, что большинство интернет-пользователей все равно подбирают достаточно стандартные вопросы, вроде, «марка вашего первого автомобиля».

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