Google выложила открытую криптографическую библиотеку Tink

Google выложила открытую криптографическую библиотеку Tink

Google выложила открытую криптографическую библиотеку Tink

Google анонсировала новую мультиязычную кросплатформенную криптографическую библиотеку с открытым исходным кодом. Получившая имя Tink, новая библиотека позволит разработчикам эффективнее защищать свой код.

Основная задача Tink — свести к минимум число потенциальных ошибок, которые обычно возникают при некорректном применении API.

Интернет-гигант уже досконально протестировал нововведение, а также провел полную рецензию кода Tink, чтобы убедиться в его состоятельности.

Сама корпорация вовсю пользуется библиотекой в своих внутренних проектах, например, в AdMob, Google Pay, Google Assistant, Firebase и Android Search App. Tink представляет полную поддержку таких языков, как Java (в том числе для Android), C++ и Obj-C, а также частичную поддержку Go и JavaScript на экспериментальном уровне.

В настоящий момент код библиотеки можно найти на GitHub, она имеет модульную архитектуру, что позволяет подключать реализации криптографических примитивов, а также заменять их, при этом не меняя код конечных приложений.

Таким образом, если будет выявлена уязвимость, достаточно будет просто заменить примитив в самой библиотеке и перегенерировать ключи. Без необходимости трогать код приложения.

Помимо этого, Tink позволит разработчикам исключить из сборки лишнюю функциональность.

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