Роскомнадзор может заблокировать IP-адреса Amazon

Роскомнадзор может заблокировать IP-адреса Amazon

Роскомнадзор может заблокировать IP-адреса Amazon

Призывая операторов связи блокировать голосовой мессенджер Zello, Роскомнадзор фактически способствует блокировке 13,5 млн IP-адресов, принадлежащих компании Amazon. Напомним, что интернет-рация Zello попала в немилость в апреле прошлого года за то, что не предоставила в срок сведения для включения в реестр организаторов распространения информации.

Ведомством был составлен список из 36 подсетей, которые подлежат блокировке, из них 26 принадлежат Amazon. Всего эти подсети содержат почти 15 млн IP-адресов, из них, как уже обозначалось выше, 13,5 млн принадлежат Amazon.

Проблема с подобной «крупнокалиберной» блокировкой заключается в том, что она может нарушить работу многих сервисов, использующих Amazon, но никак не причастных к Zello.

Комментируя эту ситуацию, глава Zello Алексей Гаврилов заявил:

«Ничего, кроме удивления, этот список для блокировки не вызывает».

Некоторые специалисты уверены, что ситуация может вылиться в абсурдную игру в догонялки — Zello будет менять адреса, а Роскомнадзор — блокировать все новые и новые. Такая ситуация угрожает не только здравому смыслу, но и работе многих сервисов, которые никак не замешаны в данном столкновении интересов.

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