Носимые устройства оснастят биометрической аутентификацией

Носимые устройства оснастят биометрической аутентификацией

Носимые устройства оснастят биометрической аутентификацией

Компании Gemalto, Fingerprint Cards, Precise Biometrics и STMicroelectronics представили комплексную архитектуру безопасности для биометрической аутентификации по отпечаткам пальцев на выставке Mobile World Congress 2016.

Изготовителям комплексного оборудования предложили возможность легко встроить эту удобную в использовании функцию в последние поколения портативных носимых и потребительских электронных устройств. Новая экспериментальная версия заменяет обычную пару «имя пользователя/пароль» для входа в самые различные приложения — платежные сервисы, электронные билеты — и предлагает двухфакторную аутентификацию с быстрым и безопасным распознаванием отпечатков пальцев, пишет cnews.ru.

Совместно компании предлагают революционное решение, внедренное в смарт-часы со встроенным датчиком отпечатков пальцев от Fingerprint Cards, программным обеспечением для анализа отпечатков Precise Biometrics, а также решением Secure NFC и микроконтроллерами малой мощности от STMicroelectronics.

Gemalto предоставляет продукт UpTeq eSE, на котором хранятся учетные данные пользователей, а также приложение Match-On-Card, которое проверяет помещенный на датчик отпечаток пальца на соответствие биометрическим данным конкретного пользователя. Gemalto также поставляет большое количество безопасных приложений и сетевой концентратор Allynis Trusted Services Hub (TSH), отвечающий за управление решением в течение всего срока службы.

В свою очередь, компания Fingerprint Cards поставляет современные сенсорные датчики отпечатков пальцев с низким энергопотреблением и компактным форм-фактором.

Компания Precise Biometrics предоставляет программное обеспечение для анализа отпечатков пальцев, работающее на базе решения Precise BioMatch Embedded. Решение предлагает безопасное распознавание отпечатков пальцев для продуктов с небольшими датчиками на ограниченных платформах, таких как смарт-карты, «умная» одежда, автомобили, замки и маркеры для персональной идентификации.

STMicroelectronics поставляет свое решение ST54 в едином модуле, состоящем из контроллера коммуникаций ближнего поля ST21NFC и интегрированного элемента безопасности ST33 на основе 32-битной системы ARM SecurCore SC300, где содержится приложение Gemalto для биометрического сопоставления данных Match-On-Card. STMicroelectronics также поставляет STM32 ARM Cortex-М на базе микроконтроллера малой мощности для управления приложением.

По мнению представителей Gemalto, для конечных пользователей новая архитектура положит конец сложностям, связанным с необходимостью запоминать многочисленные комбинации имени пользователя и пароля для доступа к важным приложениям, таким как платежные системы, безопасная электронная почта и правительственные программы электронных удостоверений личности. Это решение предоставит возможность для реализации новых решений в области безопасной проверки данных пользователя на рынке потребительской электроники, базирующихся на спецификациях Fido Alliance, и предоставит производителям комплектной потребительской электроники возможность выделиться среди конкурентов. Посредством обеспечения более простого использования приложений без ущерба для безопасности, биометрическая проверка подлинности по отпечаткам пальцев представляет собой кардинальную смену правил в мире безопасной мобильной связи, электронных платежей, сервисов eCitizen и многого другого, убеждены в Gemalto.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru