В сети Tor наблюдается серьёзная перегрузка

В сети Tor наблюдается серьёзная перегрузка

Нагрузка на анонимную сеть Tor продолжает расти по экспоненте и уже достигла 2.5 млн активных пользователей (10 августа было 500 тысяч, а в конце августа 1.4 млн). В настоящее время сеть уже вплотную приблизилась к верхней планке её аппаратных и программных возможностей, последние дни наблюдается заметный рост задержек на обработку запросов, некоторые шлюзы перестают справляться с наплывом соединений.

Как и предполагалось, причиной роста трафика является ботнет, использующий Tor для обмена управляющими запросами. Заблокировать аномальный трафик от ботнета не представляется возможным, так как его активность аналогична рекомендованному стабильному выпуску клиента Tor.

В связи с этим разработчики Tor рекомендуют пользователям перейти на Tor 0.2.4.17-rc и ожидаемый сегодня экспериментальный выпуск Tor Browser 2.4.17, в которых включена поддержка нового метода установки соединений NTor, предоставляющего более высокий уровень безопасности в сочетании с меньшей нагрузкой на обработку запросов. Старый метод TAP требует выполнения достаточно ресурсоёмких операций с публичными ключами, что приводит к полной нагрузке на CPU на шлюзах.

Шлюзы не справляются и отвергают запросы, что приводит к лавинообразному росту повторных попыток. NTor избавлен от недостатков TAP и выставлен как более приоритетный метод, что позволяет обрабатывать запросы от клиентов с поддержкой NTor в первую очередь, откладывая запросы от старых клиентов и в том числе от ботнета.

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