«Лаборатория Касперского» запатентовала передовую технологию трассировки кода

«Лаборатория Касперского» запатентовала передовую технологию трассировки кода

Технология обеспечивает удобную и безопасную трассировку — отслеживание последовательных событий, происходящих при выполнении программных инструкций. С помощью запатентованной системы специалисты «Лаборатории Касперского» могут анализировать поведение программных продуктов, не раскрывая оригинальных методик и внутренних процессов.

Патент на новую технологию зарегистрирован Патентным бюро США 30 марта 2010 года под номером 7689974 В1. Автором изобретения является эксперт «Лаборатории Касперского» Михаил Павлющик.

Трассировка кода позволяет детально исследовать поведение программного обеспечения в различных средах выполнения. Результаты трассировки используются для отладки, обнаружения и устранения ошибок, оптимизации производительности и т.д. Данные, полученные в ходе трассировки кода, могут содержат информацию об алгоритмах работы программного продукта, включая информацию, являющуюся интеллектуальной собственностью компании, и поэтому требуют защиты от несанкционированного доступа. Этому требованию полностью отвечает новая запатентованная технология «Лаборатории Касперского». Результаты трассировки записываются не в виде текстовых данных, как обычно, а в виде двоичного кода, причём все строки изначально заменены на числовые идентификаторы, что делает невозможным прочтение данных трассировки недоверенными лицами. Для разработчиков программного обеспечения и доверенных пользователей запатентованная система предоставляет средства трансляции данных трассировки в удобный для восприятия человеком текстовый вид.

«Трассировка кода — это эффективный метод анализа поведения программ путём разбора их кода на инструкции. Она уже давно и активно используется в наших продуктах и исследовательских департаментах, — говорит директор по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского» Николай Гребенников. — Новая запатентованная технология позволит нам сделать трассировку ещё более удобной для вирусных аналитиков, а её результаты — полностью защищенными от неавторизованного доступа».

В настоящее время патентные организации США, России, Китая и Европы рассматривают более пяти десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

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