Пентагон выделил $15 млн. на разработку энергоэффективных компьютеров

Пентагон выделил $15 млн. на разработку энергоэффективных компьютеров

 По имеющимся данным, структуры, выполняющие инвестиционные программы Пентагона, выделили $15 млн. на поддержку исследований и производства энергоэффективных компьютерных комплектующих для снижения энергозатрат и повышения производительности рабочих станций, используемых военным ведомством и спецслужбами США.

По условиям контракта, Агентство перспективного планирования научно-исследовательских работ Министерства обороны США (DAPRA) выделило $6,3 млн. компании SRI International и $8,7 млн. - компании Reservoir Labs. Планируется, что деньги пойдут на разработку и внедрение энергоэффективных комплектующих для встраиваемых систем, которые бы позволили производить более эффективную вычислительную обработку информации.

Финансирование осуществляется в рамках программы «Революция энергоэффективности технологий встроенной вычислительной обработки» (Power Efficiency Revolution For Embedded Computing Technologies), цель программы: «обеспечить повышение эффективности встраиваемых вычислений на ватт электроэнергии».

Как известно, многие устройства, используемые спецслужбами и военными, в частности на поле боя, имеют датчики, которые собирают больше информации, чем способна обработать существующая вычислительная техника в режиме реального времени. Алгоритмы и аппаратные средства, созданные в рамках программы, призваны решить эту проблему.

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