Учёные создают экспериментальную площадку из 300000 устройств на Android

Учёные создают экспериментальную площадку из 300000 устройств на Android

Учёные Sandia National Laboratories создают экспериментальную площадку из 300000 устройств на базе мобильной операционной системы Android. По замыслу авторов проекта, данная площадка позволит учёным отрабатывать различные варианты хакерских атак на целые сети мобильных устройств.

Данный проект позволит специалистам в сфере информационной безопасности получить в своё распоряжение экспериментальную площадку аналогичную Megatux. Благодаря суперкомпьютеру Megatux, работы над созданием которого начались в 2009 году, исследователи получили возможность создать виртуальную сеть, включающую в себя миллион виртуальных машин под управлением операционной системы Linux. Ранее специалистам Sandia Corp., являющейся подразделением компании Lockheed Martin Corp., также удалось создать симулятор глобальной космической навигационной системы GPS, что позволило специалистам изучать уязвимости данной системы.

На сегодняшний день операционная система Android является лидером рынка. Соответственно, она представляет наибольший интерес для хакеров и создателей вредоносных программ. Специалисты отмечают, что главной проблемой, возникающей при изучении уязвимостей устройств под управлением операционной системы Android, является её сложность. Как известно, код программы включает в себя 14 миллионов строк.

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