РКН заблокировал сайты, предлагающие жульничать с оплатой ЖКУ

РКН заблокировал сайты, предлагающие жульничать с оплатой ЖКУ

РКН заблокировал сайты, предлагающие жульничать с оплатой ЖКУ

Роскомнадзор приступил к блокировке сайтов, на которых содержится информация о том, как сэкономить на коммунальных платежах. В данном случае блокировка выглядит оправданной, так как на проблемных ресурсах описывались незаконные действия.

Ряд таких порталов предлагал жителям Псковской области экономить на коммунальных платежах путем остановки счетчиков или вмешательством в их работу. В результате гражданин мог добиться того, что приборы просто не учитывали объемы потребляемых ресурсов.

Российские законы прямо запрещают размещение такого рода информации, за распространение которой предусматривается как административная, так и уголовная ответственность.

«Требования прокурора судом удовлетворены, Управлением Роскомнадзора по Псковской области на основании судебного решения доступ к интернет-ресурсам заблокирован», — передают СМИ слова представителей Роскомнадзора.

В конце прошлого месяца представители Роскомнадзора сообщили о новой редакции статьи 15.1 Федерального закона № 149-ФЗ «Об информации…». Согласно новым правилам, сократились сроки удаления интернет-страниц с запрещенной в России информацией, установленные провайдерам хостинга и владельцам сайтов.

Об этом было сказано на официальном сайте ведомства. Теперь провайдерам требуется незамедлительно информировать владельца сайта о включении его ресурса в Единый реестр запрещенной информации.

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