ЦБ определил перечень угроз при обработке биометрических данных

ЦБ определил перечень угроз при обработке биометрических данных

ЦБ определил перечень угроз при обработке биометрических данных

Центральный банк Российской Федерации разработал проект, согласно которому определен перечень угроз безопасности, связанных с использованием биометрических персональных данных в государственных органах.

Вопросы вызывают обработка, сбор, хранение и проверка такой чувствительной информации. Разработанный проект призван обеспечить защиту как самих биометрических данных, так и прав граждан. 

ЦБ рассчитывает на то, что это позволит сформировать некие требования к техническим средствам, которые используются для обработки биометрических данных. Как предполагает Центральный банк, этот нормативный акт должен вступить в силу 30 июня 2018 года. Предложения по его содержанию будут приниматься с 12 по 25 февраля 2018 года. 

Ключевым моментом, которому будет уделено внимание, как передает interfax.ru, будет опасность несанкционированного, в том числе случайного, доступа к этим данным при их обработке, сборе и хранении в единой биометрической системе, результатом чего могут стать уничтожение, изменение, блокирование, копирование, предоставление, распространение данных, а также иные неправомерные действия.

На прошлой неделе мы писали, что банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru