ЛК увеличила награду за обнаружение уязвимостей в своих решениях

ЛК увеличила награду за обнаружение уязвимостей в своих решениях

ЛК увеличила награду за обнаружение уязвимостей в своих решениях

«Лаборатория Касперского» объявила о продлении и расширении программы bug bounty, которая была запущена в августе 2016 года совместно с международной платформой HackerOne. Кроме того, компания увеличила до 5 тысяч долларов размер вознаграждения за найденные уязвимости, связанные с возможностью удаленного выполнения кода.

Цель программы bug bounty — привлечь независимых экспертов к поиску критических ошибок в продуктах компании. Первый этап программы оказался успешным: за полгода было обнаружено и исправлено не менее 20 ошибок в коде.

Первоначально в программе участвовали флагманские решения «Лаборатории Касперского» для домашних и корпоративных пользователей — последние версии Kaspersky Internet Security для Windows и Kaspersky Endpoint Security для бизнеса. Теперь к списку исследуемых продуктов добавлен Kaspersky Password Manager 8 — менеджер паролей для компьютеров и мобильных устройств.

«Безопасность клиентов для нас важнее всего. Поэтому мы очень серьезно относимся к работе независимых исследователей, которые проверяют наши решения, и постоянно совершенствуем свои технологии. Благодаря программе bug bounty за последние полгода мы существенно оптимизировали процесс повышения устойчивости продуктов «Лаборатории Касперского» к действиям хакеров. Поэтому ее продление было логичным шагом, — рассказал Никита Швецов, директор по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского». — Мы высоко ценим энтузиазм, который проявляют эксперты по всему миру при поиске уязвимостей в наших продуктах, и в знак признания важности их работы мы увеличили вознаграждение за найденные ошибки. Более того, мы расширили список решений, включив в него еще один важный продукт компании».

«”Лаборатория Касперского” — отличный пример организации, которая во главу угла ставит максимальную безопасность на всех уровнях. Компания прекрасно осознает ответственность, которую несет перед клиентами — как частными пользователями, так и компаниями — и делает все, чтобы обнаруживать и устранять уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники, — отметил Алекс Райс (Alex Rice), технический директор и сооснователь HackerOne. — Продлевая и расширяя программу bug bounty, «Лаборатория Касперского» показывает стремление как развивать глобальное сообщество IT-экспертов, так и поддерживать собственные лидерские позиции на рынке».

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