В ЕС создадут силы быстрого реагирования на киберугрозы‍

В ЕС создадут силы быстрого реагирования на киберугрозы‍

В ЕС создадут силы быстрого реагирования на киберугрозы‍

С инициативой создания в ЕС сил быстрого реагирования на киберугрозы выступила Литва. Как заявил министр обороны Раймундас Кароблис, шесть стран ЕС готовы подписать соглашение о создании этой структуры.

«Мы подписываем соглашение о создании сил быстрого реагирования на киберугрозы. На данный момент шесть стран готовы подписать его, среди них: Эстония, Хорватия, Румыния, Литва, Испания, Нидерланды», — заявил Кароблис.

Еще несколько стран, по словам министра обороны Литвы, также принимают участие в проекте, однако не будут подписывать соглашение.

Данный проект был одобрен участниками европейской программы Постоянного структурного сотрудничества (PESCO) в конце прошлого года. Координация была поручена Литве.

Команды быстрого реагирования, создание которых подразумевает этот документ, будут изучать и создавать инструменты для предотвращения киберинцидентов. Оценка правовых аспектов работы таких команд будет проведена в будущем, также будут проводиться совместные учения.

Тем временем у нас Ассоциация банков России и компания BI.ZONE создают аналог ФинЦЕРТ. Первыми кредитными организациями, подключившимися к системе стали Сбербанк, Саровбизнесбанк и банк «Кубань кредит».

Предполагается, что соответствующая пилотная платформа будет создана на базе продуктов BI.ZONE, а запустит ее Ассоциация банков России.

За счет этого компании смогут обеспечить себе оперативный доступ к свежим данным о киберугрозах, среди которых будет также индикаторы компрометации. Это позволит предотвратить многие атаки.

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