ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

Заместитель директора ФСТЭК России Виталий Лютиков прокомментировал вопрос категорирования объектов КИИ и сроков исполнения. На проходящей сегодня конференции SOC Forum было озвучено, что категорирование необходимо завершить до конца 2019 года.

Всего с начала этого года ФСТЭК отклонил данные, поданные по более 600 объектам КИИ. В качестве причины было указано отсутствие обоснования выбранной категории КИИ.

Основными задерживающими процесс организациями являются операторы связи и кредитные организации.

«Отговорки насчет большого количества объектов не принимаются, так как есть крупные предприятия, которые обработали уже более 1000 объектов и разработали необходимые собственные документы», — выступая на SOC Forum, заявил Лютиков.

Также замдиректора ФСТЭК России обратил внимание на 239 приказ (ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ТРЕБОВАНИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ЗНАЧИМЫХ ОБЪЕКТОВ КРИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ) — в следующем году должны быть представлены методические документы по этому приказу.

Было отмечено, что на данном этапе государственный контроль значимых объектов не ведется.

«Отраслевые документы и стандарты поддерживаются, но они не должны тормозить исполнение закона», — считает Лютиков.

Категорирование планируют закончить до конца 2019 года.

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