Intel запретила разработчикам проводить тесты на производительность

Intel запретила разработчикам проводить тесты на производительность

Intel запретила разработчикам проводить тесты на производительность

Intel добавила новый пункт к своему лицензионному соглашению, согласно которому разработчикам дистрибутивов Linux запрещается публиковать результаты тестирования программного обеспечения на быстродействие. Об этом сообщил один из ключевых лидеров движения Open Source и Free Software Брюс Перенс.

Этот пункт, судя по всему, был добавлен Intel, чтобы разработчики не выявили ухудшение производительности после патчей, устраняющих опасность атак Spectre и Foreshadow.

«Вы не будете, а также не дадите какой-либо третьей стороне, публиковать результаты тестов программного обеспечения на производительность или сравнительных тестов», — гласит новый пункт соглашения.

Эти правила появились одновременно с патчами для печально известной L1TF. Эти патчи стали доступны пользователям Microsoft и Linux на днях.

Проблема производительности вообще волнует пользователей со времен Meltdown и Spectre, так как они серьезные бреши требовали патчей, так или иначе влияющих на производительность. Intel даже пришлось столкнуться с несколькими судебными процессами по этому поводу.

В случае с L1TF корпорация заявила, что выпущенные исправления никак не влияют на производительность. Однако к чему тогда этот запрет на тестирования?

Пару дней назад Microsoft выпустила патчи микрокода от Intel, которые устраняют уязвимости класса Spectre. В числе прочего эти обновления решают проблему недавно описанной новой атаки спекулятивного выполнения, которая получила имя Foreshadow.

Обновления доступны для всех поддерживаемых версий Windows 10 и Windows Server.

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