Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

В Генпрокуратуре составили портрет типичного российского киберпреступника, который в корне не соответствует тому, что нам демонстрируют в художественных кинофильмах. По мнению представителей ведомства, стандартному российскому «хакеру» 30-35 лет, и он может не иметь специального технического образования.

Портретом киберпреступника по версии Генпрокуратуры поделился представитель ведомства Александр Куренной. Несмотря на отсутствие соответствующего образования, составители образа считают, что среднестатистический «российский хакер» должен обладать определенными знаниями и «быть подкованным в технических вещах».

Куренной отметил, что современные киберпреступники все чаще стараются использовать анонимные сети вроде даркнета (DarkNet), которые существуют параллельно знакомому всем интернету.

«Это стал теперь более технический способ преступлений, чем интеллектуальный», — передают «Ведомости» слова Куренного.

Куренной заострил внимание на том, что в настоящее время в российском законодательстве нет понятия «киберпреступление». Такое правонарушение трактуется иначе — «преступление, совершенное с применением информационно-коммуникационных технологий».

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