Хакеры нашли более 120 багов в системах ВВС США, заработали $130 000

Хакеры нашли более 120 багов в системах ВВС США, заработали $130 000

Хакеры нашли более 120 багов в системах ВВС США, заработали $130 000

Минобороны США сообщило, что в рамках мероприятия по поиску уязвимостей Hack the Air Force 3.0 более тридцати «белых хакеров» заработали $130 000. Всего исследователям удалось обнаружить более 120 уязвимостей.

Эту акцию министерство проводило совместно с платформой HackerOne. Стартовало мероприятие 19 октября, а закончилось 22 ноября, — продлилось более четырех недель. По сути, Hack the Air Force 3.0 представляло собой самую масштабную кампанию по поиску багов, организованную правительством США.

В программе приняло участие в районе 30 так называемых «белых хакеров» (white hat hackers). Теперь же Минобороны опубликовало результаты и подвело итоги конкурса.

Оказалось, что в ходе мероприятия было обнаружено более 120 уязвимостей, а участвующим было выплачено в общей сумме $130 000. Минимальное вознаграждение, предусмотренное на Hack the Air Force 3.0 — $5 000. Именно столько обещали выплатить нашедшему критическую брешь.

«Это был очень важный шаг — позволить специалистам выявить уязвимости на сайтах и в системах военно-воздушных сил. Такой подход позволит нам усилить нашу кибербезопасность и свести к минимуму бреши в обороне», — заявил капитан Джеймс Томас.

«Организовывая подобные мероприятия, мы привлекаем отдельных очень квалифицированных и талантливых экспертов, к которым мы бы не смогли обратиться за помощью никак иначе».

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