Сотрудница МТС передала детализацию звонков абонентов третьим лицам

Сотрудница МТС передала детализацию звонков абонентов третьим лицам

Сотрудница МТС передала детализацию звонков абонентов третьим лицам

Согласно сообщению, опубликованному на сайте СК по Новосибирской области, сотрудница российской телекоммуникационной компании «МТС» обвиняется в незаконной передаче третьим лицам данных абонентов.

Исходя из материалов следствия, работник, используя свои учетные данные, скопировала детализацию звонков абонентов «МТС», которая включала время, номера и дату входящих и исходящих соединений.

Затем подозреваемая передала всю полученную информацию третьим лицам. Против 29-летней женщины было возбуждено уголовное дело по ч. 2 статьи 183 УК РФ (Незаконные получение и разглашение сведений, составляющих коммерческую, налоговую или банковскую тайну).

«В настоящее время по делу выполняется комплекс следственных действий, направленных на установление всех подлежащих доказыванию обстоятельств, расследование продолжается», — передает Горсайт слова представителей СК.

Теперь женщине может грозить штраф в размере заработной платы или иного дохода за период до двух лет с лишением права занимать определенные должности или заниматься определенной деятельностью на срок до трех лет.

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