В Белоруссии создают свой аналог ФинЦЕРТа — FinCERTby

В Белоруссии создают свой аналог ФинЦЕРТа — FinCERTby

В Белоруссии создают свой аналог ФинЦЕРТа — FinCERTby

В Белоруссии создают свой Центр мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере (FinCERTby). Об этом сообщил один из руководителей Национального банка Дмитрий Калечиц в ходе выступления на международном форуме по банковским информационным технологиям «БанкИТ’2018».

Калечиц подчеркнул важность обеспечения кибербезопасности финансовой сферы, а также упомянул национальные инновации, связанные с созданием центра мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере.

В настоящее время Нацбанк Белоруссии сотрудничает с кредитными организациями и правоохранительными органами с целью урегулирования функционирования новой системы. Калечиц утверждает, что на данном этапе уже заключены соглашения о взаимодействии с Центральным банком России и Национальным банком Казахстана.

А в России доходы киберпреступников от таргетированных атак на кредитные организации упали в сравнении с прошлым годом. Такую информацию предоставила ФинЦЕРТ — за период с января по август 2018 года злоумышленники получили 76,5 миллионов рублей от целевых атак. В прошлом году эта сумма достигала 1,08 миллиарда рублей.

Несмотря на упавшую цифру доходов, киберпреступники отнюдь не снизили темпы вредоносной активности — за этот год целевых атак было 22, в прошлом — 20. Согласно данным ФинЦЕРТ, мошенники плавно переходят от атак кредитных организаций на их клиентов.

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