Google повысил выплаты за уязвимости

Google повысил выплаты за уязвимости

Производители браузеров считают, что ежегодный хакерский
конкурс Pwn2Own, который начнется 24 марта в Ванкувере (Канада),может
негативно сказаться на репутации компании. Поэтому они тоже готовятся к
этому соревнованию. Так 11 марта Apple сообщил об устранении 16
уязвимостей в Safari, а в прошлую среду Google пропачила 11 багов в версии Chrome для Windows.

Сообщается, что на этот раз Google выплатила рекордную сумму
хакеру, который не стал дожидаться конкурса и рассказал о найденной
уязвимости непосредственно производителю. Рекордсмена зовут Сергей
Глазунов, он получил от Google 1.337 баксов за сообщение о серьезной
уязвимости в движке WebKit, на котором работает Chrome. Еще один
исследователь с ником kuzzcc получил 1000 долларов, но за две
уязвимости - обычная оплата за сообщение о серьезной дыре по программе
безопасности Chrome составляет 500 баксов.

Всего за уязвимости, пропаченные на прошлой неделе, Google заплатил своим "доносчикам" 3.337 долларов.

Источник

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