Немецкие специалисты придумали, как обезопасить онлайн-банкинг

Немецкие специалисты придумали, как обезопасить онлайн-банкинг

Исследовательская группа из Университета Тюбингена в Германии совместно с компанией GFT Technologies разработала новое технологическое решение, которое призвано повысить безопасность систем онлайн-банкинга. Новое программное обеспечение демонстрируется на выставке CeBIT-2013 в Ганновере.



Идея новинки заключается в том, чтобы объединить две ранее использованных технологии - NFC и TAN. По словам немецких разработчиков, они работали над новинкой почти четыре года и сейчас уже запатентовали некоторые из аспектов использованной технологии.

Как рассказали разработчики, каждый раз, когда пользователь со своего компьютера осуществляет банковский трансфер, банк отправляет ему TAN-номер (transaction authentication number), который идентифицирует каждую из транзакций. Подтвердить кажду транзакцию можно только в том случае, если сервер мобильного или онлайнового банка получит правильный TAN-ответ от клиента. До сих пор TANы отправлялись клиентам в основном по SMS или генерировались специальным чипом, который выдавал банк, передает cybersecurity.ru.

Первая система довольно удобна, но она подвержена риску мошенничества. Вредоносные коды на смартфоне могут перехватывать сообщения. Вторая система надежнее, но она не такая гибкая и удобная.

Новая система TAN-NFC подобна TAN-чипу для генерации номеров, однако теперь чип заменяет смартфон. Пользователь показывает 2D-код на камеру его смартфона и защищенное банковское приложение в телефоне генерирует TAN-код, подходящий к счету онлайн-пользователя. Также есть возможность передавать TAN-код по беспроводной технологии NFC, чтобы не отображать его на экране.

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