ЕС потратит 3,2 млн евро на киберзащиту стран Восточного партнерства

ЕС потратит 3,2 млн евро на киберзащиту стран Восточного партнерства

ЕС потратит 3,2 млн евро на киберзащиту стран Восточного партнерства

Евросоюз намерен повысить устойчивость стран «Восточного партнерства» к киберугрозам, которые поступают извне. Напомним, что в это объединение входят шесть стран бывшего СССР: Азербайджан, Армения, Белоруссия, Грузия, Молдавия и Украина.

Для реализации этого проекта в ЕС готовы выделить 3,2 миллиона евро. Предполагается, что благодаря таким колоссальным финансовым вливаниям страны «Восточного партнерства» смогут успешнее противостоять кибератакам и любой агрессии в цифровом пространстве.

«Этот проект поспособствует укреплению устойчивости к киберугрозам, а также поможет уделить внимание способам развития технических механизмов и механизмов сотрудничества для повышения кибербезопасности и готовности к кибератакам», — цитируют СМИ часть опубликованного документа.

«В результате стоит ожидать усиления институционального управления и правового режима, развития ключевой информационной инфраструктуры и повышения потенциала в области управления инцидентами».

Тем временем специалисты Оксфордского университета совместно с командой аналитиков компании Graphika подготовили отчет, в котором раскрываются детали российского вмешательства в выборы президента США в 2016 году. Исследователи приводят некоторые ранее неозвученные факты в качестве доказательства участия России в кампании по выбору президента.

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