Благодаря внедрению новых технологий число кибератак выросло в 2,3 раза

Благодаря внедрению новых технологий число кибератак выросло в 2,3 раза

Благодаря внедрению новых технологий число кибератак выросло в 2,3 раза

Как утверждает зампред Центрального банка Российской Федерации Ольга Скоробогатова, количество кибератак выросло в 2,3 раза, это связано с внедрением новых технологий. Такая информация была озвучена госпожой Скоробогатовой на Гайдаровском форуме.

«Все новые вопросы появляются благодаря внедрению новых технологий, призванных обеспечить кибербезопасность. Например, за 2017 год количество кибермошеннических преступлений выросло в 2,3 раза. Следовательно, нам необходимо выстраивать механизмы, позволяющие обеспечить безопасность как на уровне государства, так и на уровне коммерческих организаций», — утверждает зампред ЦБ.

Также госпожа Скоробогатова отметила, что Центробанк содействует внедрению финтеха мягким регулированием этой сферы. Помимо этого, ЦБ, по мнению Скоробогатовой, должен выявлять зоны риска и управлять ими, а также способствовать построению конкурентного рынка.

«Противостояние бизнеса и государства переходит в область сотрудничества для того, чтобы вырабатывать наиболее оптимальные решения. Это коррелируется с тем, что заложено в проект Цифровой экономики. Необходимо эффективно слушать и выстраивать работающие решения», — цитирует госпожу Скоробогатову портал plusworld.ru.

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