В Сеть утекли внутренние видеоинструкции Apple по починке iPhone

В Сеть утекли внутренние видеоинструкции Apple по починке iPhone

В Сеть утекли внутренние видеоинструкции Apple по починке iPhone

Видеоинструкции, разработанные корпорацией Apple для внутреннего пользования, утекли в Сеть. На этих обучающих видео запечатлен процесс разбора различных моделей iPhone, такие инструкции помогают сотрудникам чинить смартфоны.

Ответственным за утечку информации техногиганта назван некий Арман Хаджи. Изначально Хаджи разместил ролики корпорации у себя в Twitter.

Однако администрация ресурса быстро приняла меры, аккаунт Хаджи был заблокирован. Тогда предприимчивый злоумышленник опубликовал то же самое, но теперь на YouTube.

Сам виновник утверждает, что людям необходимо владеть такой информацией — «люди должны это знать».

В настоящее время ролики, размещенные на YouTube, также удалены. Несколько источников подтвердили, что данные инструкции действительно принадлежат корпорации Apple и используются ее сотрудниками для починки смартфонов компании.

Напомним, что ранее преподносимая как новая функция безопасности, USB Restricted Mode все же имеет свои недостатки. Одним из таких недостатков поделились исследователи — оказалось, что есть способ свести к минимуму весь защитный потенциал нововведения в последней стабильной версии iOS 11.4.1.

Около двух недель назад стало известно, что Apple устранила баг в iOS, который приводил к сбою в работе iPhone, когда пользователи устройства набирали слово «Taiwan» или получали сообщение, содержащее emoji с флагом Китайской Республики.

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