Антиспамы впервые протестируют

Антиспамы впервые протестируют

...

Virus Bulletin планирует провести первый тест решений, предназначенных для защиты от спама. Предварительные итоги ожидаются в конце феврале, в начале марта 2009 г. Эксперты и участники рынка ИБ давно говорили о необходимости разработки и проведения тестов для антиспамов.

Но в отличие от антивирусной индустрии, где, кстати сказать, тоже не все так однозначно, выработать единые подходы и методики, устраивающие большинство крайне сложно. И дело здесь не только в качестве самого продукта. Очень многое зависит от набора тестовых сообщений, который отличается от реального потока и во времени, и географически и по другим параметрам. «Впервые разработчикам о новом тесте было объявлено в октябре 2008 г. во время конференции VB2008 в Оттаве, - рассказал CNews Андрей Никишин, директор департамента контентной фильтрации «Лаборатории Касперского». - Тогда же прошел ряд встреч с вендорами, и совместными усилиями была выработана методология.

На наш взгляд, методология тестирования антиспам-решений адекватна. За одним небольшим исключением. В отличие от вирусов, потоки нежелательных сообщений более локальны – скажем, российские пользователи получают больше спама на русском, а китайские – на китайском». Virus Bulletin планирует использовать в качестве источника спама сообщения с международных (COM) почтовых доменов и, разумеется, доля не англоязычных сообщений там будет наибольшей. Что не на 100% будет отражать ситуацию для стран с высокой долей локального спама. «Мы надеемся, что неизбежные небольшие шероховатости первого тестирования будут в дальнейшем отшлифованы, и мы получим хороший индустриальный тест», - говорит Андрей Никишин. В "Доктор Веб" надеются, что со временем VB наберет необходимый опыт в тестировании антиспамов и, может быть, сможет «избежать в нем тех ошибок, которые присутствуют в их антивирусных тестах».

Позицию представителей этого вендора можно понять, они ее не раз озвучивали при критике VB. Практически любой тест антивурусов, это ни в коем случае ни тест решения целиком, а только лишь некоторого его функционала, например, скорости сканирования, качества детектирования или самозащиты. В результате пользователь зачастую вводится в заблуждение относительно возможностей продукта в целом.

Системный инженер Symantec в России и СНГ Кирилл Керценбаум, полагает, что расширение спектра технологий ИБ, которые хочет охватить своим вниманием VB, выглядит вполне закономерно. Однако, своевременность такого шага трудно оценить высоко, так как антиспам-технологии настолько плотно вошли в нашу жизнь, что на результаты подобных тестов мало кто будет обращать большое внимание. Собственно, подобная ситуация уже произошла с тестами антивирусов, которые регулярно и достаточно давно проводит Virus Bulletin.

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