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.

Минюст: искусственный интеллект нельзя привлечь к уголовной ответственности

Если искусственный интеллект совершит преступление, на скамье подсудимых окажется не нейросеть. Такую позицию озвучил заместитель министра юстиции России Вадим Федоров на Петербургском международном юридическом форуме.

По словам замминистра, ИИ не может считаться субъектом преступления, поскольку не обладает сознанием, собственной волей и правосубъектностью.

Даже если система действует автономно, уголовную ответственность должны нести люди, которые стоят за её созданием и использованием.

Федоров отметил, что в зависимости от обстоятельств речь может идти о разработчиках моделей искусственного интеллекта, правообладателях программного обеспечения, операторах ИИ-систем, владельцах сервисов или конечных пользователях.

Именно поэтому, считает Минюст, необходимо чётко определить зоны ответственности всех участников цепочки. По словам замминистра, соответствующая правоприменительная практика уже начинает формироваться, а в России продолжается работа над отдельным законопроектом, посвящённым искусственному интеллекту.

Кроме того, в министерстве предлагают учитывать использование ИИ при квалификации отдельных преступлений. В частности, Вадим Федоров считает необходимым закрепить в законодательстве использование технологий синтеза голоса и создания реалистичных изображений человека как квалифицирующий признак для ряда составов преступлений.

Иными словами, если преступник использовал дипфейки или подделку голоса для обмана жертвы, это может стать обстоятельством, влияющим на квалификацию деяния и последующее наказание.

По мере того как искусственный интеллект используется в мошеннических схемах, вопрос ответственности за его применение становится одним из ключевых для будущего регулирования этой сферы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru