Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

По словам проводивших эксперимент специалистов, они загрузили 25 000 фотографий под арестом (магшот) из публичного источника, а затем сопоставили их с официальными фотографиями всех 535 членов Конгресса.

В итоге Rekognition нашла 28 совпадений, из которых 6 пришлось на чернокожих политиков. Системы распознавания лиц известны своими погрешностями при распознавании чернокожих людей.

Представители партии Congressional Black Caucus, состоящей преимущественно из афроамериканцев, давно выказывали обеспокоенность Rekognition по поводу «глубоких негативных последствий» использования такой технологии.

Проблема с ложными опознаниями, по мнению некоторых экспертов, может привести к конфликтам чернокожих граждан с правоохранительными органами. Стоит отметить, что Rekognition уже использует ряд полицейских отделений по всей Америке.

Исходя из результатов теста, ACLU призывает Конгресс пересмотреть свою позицию относительно использования правоохранителями системы распознавания лиц от Amazon.

Весь эксперимент обошелся союзу всего в $12,33.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

Прошлый год показал, что многие операторы программ-вымогателей считают своей основной целью медицинские учреждения и сферу здравоохранения. Ранее невиданный объём кибератак на медучреждения заставил экспертов уделить больше внимания изучению критических уязвимостей в больничном оборудовании.

Изучением проблемы занялись специалисты компании Cynerio, отметившие, что на сегодняшний день наблюдается недооценка рисков, связанных с «умными» устройствами, работающими в медицинских учреждениях.

Согласно отчёту Cynerio, 53% больничных IoT-устройств содержат известные критические уязвимости. Более того, треть прикроватных девайсов, от которых пациенты зависят больше всего, также подвержены критическим проблемам в безопасности.

Если злоумышленники будут атаковать такие устройства, уязвимости помогут им вызвать сбой в работе оборудования, скомпрометировать конфиденциальные данные и даже стать угрозой для здоровья и жизни пациентов.

Инфузионные насосы, одни из самых распространённых устройств сферы здравоохранения, создают львиную долю риска. У 73% таких девайсов имеются проблемы, связанные с багами и уязвимостями.

Команда Cynerio также подчеркнула, что серьёзной угрозой является использование устаревших версий операционной системы Windows, которые на текущий момент обслуживают большинство устройств в медицинских учреждениях.

Не стоит списывать со счетов и использование паролей по умолчанию. От этой практики срочно стоит отойти всем, кто работает с девайсами, установленными в больницах и госпиталях.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru