PayPal заплатит за выявление ошибок и уязвимостей в собственной системе

PayPal заплатит за выявление ошибок и уязвимостей в собственной системе

 PayPal решила присоединиться к постоянно растущему числу компаний, предлагающих денежное вознаграждение за выявление ошибок и уязвимостей в собственных системах. По словам главного директора по защите информации PayPal Майкла Барета, PayPal внесла изменения в существующую программу уведомления об ошибках и уязвимостях, и будет выдавать денежное вознаграждение за такие уведомления. Ранее подобную систему вознаграждений за «отлов» ошибок и уязвимостей ввели Google, Facebook,Mozilla, Samsung и ряд других компаний. По словам Барета, подобные программы достаточно эффективны и позволяют выявить намного больше потенциально опасных проблем, так как в процесс вовлекается множество сторонних специалистов.

По условиям программы, при выявлении какой-либо ошибки или уязвимости, выявивший ее специалист должен отправить уведомление о найденной ошибке/уязвимости в PayPal, используя существующую систему уведомлений и шифрование при помощи PGP ключа. Затем специалисты PayPal определят, к какой из четырех категорий относится данное уведомление.

- XSS (Cross Site Scripting),

 - CSRF (Cross Site Request Forgery),

 - SQL Injection,

 - Authentication Bypass

Также будет определяться степень угрозы. А затем разработчики PayPal устранят проблему, после чего обнаружившему ее специалисту PayPal выплатит определенную сумму, конечно же, посредством PayPal.

Следует отметить, что PayPal не разглашает сумму вознаграждения. В тоже время, по информации компании Sophos, Google увеличила максимальную сумму вознаграждения с $3133 до $20000. А также ввела специальную премию в размере $10000 за обнаружение внедрения SQL-кода, попытки обхода системы верификации пользователей и других серьезных уязвимостей.

В 2010 году Mozilla увеличила сумму вознаграждения за обнаружение серьезных ошибок и уязвимостей в ее продуктах до $3000 за каждую.

В свою очередь, Facebook выплачивает сумму не менее $500 за уведомление об уязвимостях в безопасности системы. По словам руководителя службы безопасности Facebook Джо Саливана, только за три недели, с момента введения системы вознаграждений, компания выплатила более $40000.

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