Утчека в Университете Северной Каролины: украдена база данных 236 тыс. человек

Утчека в Университете Северной Каролины: украдена база данных 236 тыс. человек

Из Университета Северной Каролины украдена была база данных по маммологическим исследованиям. Всего в реестре, который ведется уже 14 лет, содержатся данные о 662 тыс. женщин, однако благодаря тому, что данные были разделены, скомпрометированы оказались менее половины, сообщает Perimetrix

Подробности инцидента пока неизвестны. Впрочем, скорее всего, они так и останутся нераскрытыми, поскольку расследование зашло в тупик. Следы взлома обнаружили еще в конце июля, но только в конце сентября об утечке сообщили публично. Все это время сотрудники университета совместно с внешними специалистами по информационной безопасности вели расследование. И все, чего удалось найти, это следы вирусной активности 2-летней давности. 

Мэтью Мауро (Matthew Mauro), директор центра рентгенографии Университета Северной Каролины, не стал скрывать неприятного факта. По его словам, расследование пока не выявило случаев несанкционированного использования скомпрометированных данных. Однако это вовсе не означает, что злоупотреблений не было или не будет впредь. 

«Уверен, что об утечке сообщили только потому, что расследование зашло в тупик, – считает Денис Зенкин, директор по маркетингу Perimetrix. – Оттягивать время дальше не было никакого смысла. Если уж за 2 месяца работ, изучив все логи и обстоятельства инцидента, специалисты не нашли никаких зацепок, то сейчас шансы найти злоумышленников стремятся к нулю».

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