Шифровальщик TrueCrypt решили проверить

Система шифрования TrueCrypt пройдет народный аудит

Криптограф и преподаватель из Университета Джона Хопкинса Мэтью Грин (Matthew Green) вместе с Кеннетом Уайтом (Kenneth White) – со-основателем компании BAO Systems – решили проверить систему шифрования TrueCrypt для Windows, Linux и OSX. Эта программа разработана неизвестными специалистами и до сих пор не подвергалась независимому аудиту.

Эксперты по компьютерной безопасности неоднократно отмечали, что для того, чтобы доверять компьютерному программному обеспечению, оно должно обладать открытым кодом. Однако перед этим нужно, чтобы команда независимых экспертов провела аудит кода, определив его полную безопасность и защищенность от АНБ.

Деньги на исследование кода Грин и Уайт собрали деньги на FundFill и IndieGoGo, получив около $50 тысяч. Инициаторы проекта очень надеются, что им хватит средств на то, чтобы отблагодарить компанию-аудитора за поиск багов. Кроме проверки приложения, эксперты также пытаются создать новую систему лицензирования софта, которая позволила бы комплектовать TrueCrypt популярные дистрибутивы Linux.

Больше всего экспертов беспокоит то, что никто толком не знает, кто же занимался написанием Truecrypt. Есть подозрения, что новейшая версия Truecrypt 7.0a для Windows была скомпилирована из другого исходного кода. По словам журналистов, Грину удалось связаться с таинственными разработчиками TrueCrypt, которые поддержали инициативу.

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