Обнаружение уязвимостей независимыми хакерами выходит на первый план

Обнаружение уязвимостей независимыми хакерами выходит на первый план

Обнаружение уязвимостей независимыми хакерами выходит на первый план

Компания HackerOne опубликовала результаты отчета «Hacker-Powered Security Report», за основу этого исследования взят анализ более чем 72 000 уязвимостей. В документе утверждается, что ИБ-специалисты находят гораздо более серьезные бреши в безопасности, чем раньше.

Общее количество серьезных и критических уязвимостей увеличилось на 22 % в сравнении с прошлым годом. Растут и премии, выплачиваемые специалистам за обнаруженные проблемы безопасности, крупнейшая сумма за одно сообщение об уязвимости составила $75 000.

Самые щедрые организации, среди которых Google, Microsoft и Intel, выплачивают до $250 000 за критические уязвимости. Между тем, ложные срабатывания постепенно становятся пережитком прошлого — 80 % предоставляемых отчетов качественны и полезны.

«Краудсорсинг в сфере различных тестирований кибербезопасности быстро приближается к критической массе», — уведомил Gartner.

Государственный сектор, как оказалось, поддерживает модель, основанную на поиске уязвимостей ИТ-специалистами. Многие государственные программы направлены на то, чтобы помочь такой схеме находить критические недостатки и исправлять их.

Различные промышленные предприятия также подтянулись во всем, что касается поиска, обнаружения и устранения проблем безопасности. Тем не менее ведущие организации по-прежнему недостаточно подготовлены для эффективной борьбы с уязвимостями.

У 93 % организаций из списка Forbes Global 2000 нет правил получения отчетов об уязвимостях от третьих лиц, а также устранения этих брешей в кратчайшие сроки.

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