Михаил Прибочий назначен генеральным директором «Аксофт»

Михаил Прибочий назначен генеральным директором «Аксофт»

Михаил Прибочий имеет 7-летний стаж работы на ИТ-рынке и большой опыт развития дистрибуторского бизнеса в России и странах СНГ. С 2003 года Михаил руководил сектором информационной безопасности в известном системном интеграторе — компании «АйТи». В 2005 году он занял должность заместителя директора по развитию бизнеса компании АПЛ, на тот момент представлявшей интересы корпорации Trend Micro в России и СНГ в части развития бизнеса и построения канала поставок. В 2007—2009 годах Михаил работал в компании Associates Distribution на позиции директора по дистрибуции.


«Усиление команды “Аксофт” столь высокопрофессиональным менеджером, — лучший подарок компании к Новому году и несомненное укрепление позиций “Аксофт”, — говорит Игорь Боровиков, председатель совета директоров группы компаний «Софтлайн». — Михаил хорошо знаком с особенностями рынка. Он “изнутри” знает все его механизмы, задачи и проблемы, имея опыт успешной работы во всех звеньях цепочки поставок: вендор — дистрибутор — реселлер. Мы рассчитываем, что под управлением Михаила “Аксофт” продолжит курс на лидерство в области дистрибуции программного обеспечения в России и за рубежом, а также успешно реализует ряд новых и амбициозных проектов».

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