Канадский банк взломали школьники

9-класникам удалось взломать банкомат Банка Монреаля

Двое канадских школьников сумели обойти защиту банкомата в Банке Монреаля. Учащиеся9-гокласса использовали старую инструкцию, которую они нашли в Сети.

Мэтью Хьюлетт (Matthew Hewlett) и Калеб Турон (Caleb Turon) решили проверить найденную информацию. Инструкция подробно описывает процесс активации операторского режима в банкомате. Для защиты системы используется пароль, но школьникам удалось правильно ввести шестизначное число с первой попытки. Это был стандартный код, который не поменял администратор.

Посчитав себя компьютерными гениями, дети пошли в ближайшее отделение банка и рассказали его сотрудникам о своих действиях. Им не поверили и попросили предоставить доказательства взлома. Подростки вернулись к банкомату и поменяли приветствие на сообщение «Уходите, этот банкомат взломан».

Школьники начали распечатывать документацию о количестве денег в банкомате, сколько раз их снимали за день и какую плату за это получил банк. После этого сотрудники отделения сразу принялись исправлять брешь в безопасности.

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