Яндекс индексирует скрытые настройками приватности видео YouTube

Яндекс индексирует скрытые настройками приватности видео YouTube

Яндекс индексирует скрытые настройками приватности видео YouTube

«Яндекс» начал индексировать видео на YouTube, защищенные настройками приватности. На данный момент точной информации для однозначных выводов недостаточно, но некоторые пользователи обратили внимание на этот факт, приведя пример такого видео.

Речь идет о роликах, автор которых в настройках доступа к видео установил пункт «доступны только тем, у кого есть ссылка».

В качестве примера указывается видео «SVAutobiography (полная версия)» — оно проиндексировано поисковой системой и доступно для просмотра всем пользователям Сети.

Как уже было отмечено выше, с выводами лучше подождать, возможно, имеет место некое недоразумение. Однако, скорее всего, сейчас в адрес «Яндекса» посыпятся новые обвинения.

Ведь пользователи еще не забыли ситуацию с Google Docs — тысячи документов попали в поисковую выдачу «Яндекс». Эти делом уже занимается Роскомнадзор.

Глава комитета Госдумы по информации, информационным технологиям и связи Леонид Левин заявил, что виновные в утечке данных Google Docs, которые попали в поисковую выдачу «Яндекс», должны быть наказаны, а Роскомнадзор обязан провести тщательное расследование.

Тут стоит уточнить, что сама поисковая система не виновата в утечке, ответственность несут как раз те компании, чьи документы были скомпрометированы.

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