McAfee подсчитала энергетическую стоимость спама

McAfee подсчитала энергетическую стоимость спама

Исследователи продемонстрировали достаточно прямолинейный подход к решению поставленной задачи. Они разделили все операции, связанные с созданием, распространением и обработкой спама на несколько отдельных процессов, и посчитали приблизительные энергозатраты по каждому из них.

Список таких операций включает в себя сбор электронных адресов и их передачу по сети, доставку сообщений на «ботнеты» или открытые серверы, передачу спама через сетевое оборудование, прием и обработку спама, а также действия конечных пользователей, такие как фильтрация поступающей корреспонденции и восстановление сообщений после ложного срабатывания антиспам-системы. Каждое из этих действий имеет реальную стоимость, выраженную в потреблении вычислительных ресурсов, следовательно, может быть с легкостью сопоставлено с затратами электрической энергии. Для более наглядного представления результатов исследования эксперты использовали такое понятие, как «энергетический бюджет» – общее количество электрической энергии, потребляемой в ходе всех перечисленных выше операций.

В результате выяснилось, что каждое действие, связанное с доставкой спама на почтовый сервер адресата потребляет не более двух процентов от общего бюджета. Иными словами, рассылка спама будет являться достаточно прибыльным и низкозатратным бизнесом даже в том случае, если спамеры начнут оплачивать счета за электричество, потребляемое сетями «ботнет», из собственного кармана. Расходы начинают заметно возрастать, когда компании предпринимают попытки фильтрации поступающей мусорной корреспонденции. Отсеивание поступающего спама на уровне корпоративных серверов представляет собой достаточно ресурсоемкий процесс и отнимает примерно 16 процентов всего энергетического бюджета. Специалисты McAfee также установили, что 27 процентов энергетического бюджета тратится на восстановление сообщений, ошибочно принятых за спам. А самые существенные затраты энергии (более половины бюджета) связаны с обнаружением и идентификацией мусорных сообщений, проникших через фильтры.

Исследователи также смогли без труда оценить ущерб, наносимый спамерами окружающей среде. Согласно материалам отчета, ежегодно в мире рассылается 62 триллионов спам-сообщений, на обработку которых тратится примерно 135 тераватт-часов энергии. Таким образом, каждое сообщение является причиной выброса в атмосферу 0,3 грамма углекислого газа (или 17 миллионов метрических тонн в год), сообщает сайт ArsTechnica.

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