Из-за API-бага Salesforce могли пострадать Nestle, Dunkin'Donuts, Maersk

Из-за API-бага Salesforce могли пострадать Nestle, Dunkin'Donuts, Maersk

Из-за API-бага Salesforce могли пострадать Nestle, Dunkin'Donuts, Maersk

Компания Salesforce, занимающаяся облачными технологиями, предупредила своих клиентов о возможной утечке данных, которая могла быть вызвана ошибкой в API. Компания узнала о проблеме 18 июля, она потенциально затрагивает клиентов Marketing Cloud, которые подписались на Marketing Cloud Email Studio и Predictive Intelligence.

Согласно официальному заявлению Salesforce, обновление Marketing Cloud, выпущенное в период между 4 июня и 7 июля, содержало некоторые изменения в коде.

Именно эти изменения могли спровоцировать множество вызовов REST API, которые привели к некорректному извлечению и записи данных из учетной записи одного клиента в запись другого.

Несмотря на то, что данная ошибка была исправлена в тот же день, некоторые клиенты (среди которых Nestle, Aldo, Dunkin' Donuts и Maersk) могли потерять свою информацию.

Salesforce отправила клиентам уведомления, в которых утверждается, что API мог не отработать и выдать сообщение об ошибке. При этом запись или изменение данных не были бы учтены. Данные самой Marketing Cloud также могут быть повреждены из-за этого досадного бага.

Компания сообщила, что нет оснований полагать, что этот недостаток использовался кем-либо в злонамеренных целях.

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