Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Очередная мера борьбы с распространителями ложной информации была предпринята социальной сетью Facebook. Компания решила ввести шкалу оценки профилей пользователей «от нуля до одного», по которой будет определяться степень благонадежности того или иного пользователя.

Основная цель этой меры — пресечь распространение так называемых фейковых новостей и ложной информации.

Примечательно, что представители соцсети не раскрыли, как именно будет оцениваться тот или иной пользователь. На основании каких критериев будет присуждаться рейтинг пока тоже непонятно.

Причина, по которой в Facebook не раскрывают эту информацию, довольно проста — если распространителям дезинформации и другим злоумышленникам станут доступны эти данные, они не преминут использовать их в своих целях.

Это бы свело на нет все попытки компании бороться с фейковыми новостями.

Сегодня также стало известно, что социальная сеть «почистила» свою платформу, как и смежный сервис Instagram, от части русских и иранских аккаунтов. В качестве причины социальная платформа указала подозрительные действия, имевшие характер организованной деятельности.

По словам представителей соцсети, создавались целые сети аккаунтов, которые вводили других пользователей в заблуждение.

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