Касперская: Кластер Москвы мог бы заняться защитой промышленных систем

Касперская: Кластер Москвы мог бы заняться защитой промышленных систем

Касперская: Кластер Москвы мог бы заняться защитой промышленных систем

Гендиректор InfoWatch Наталья Касперская в числе прочих экспертов обсудила законопроект о создании на территории Москвы инновационного кластера. Наталья Ивановна подчеркнула: направление автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) является сквозным и находится в области внимания всех участников будущего кластера, среди которых малый и средний бизнес, научные организации, госкорпорации, образовательные учреждения, институты развития.

В обсуждениях участвовали члены Центрального штаба Общероссийского народного фронта (ОНФ), ректор МГТУ им. Баумана Анатолий Александров, глава Департамента предпринимательства и инновационного развития столицы Алексей Фурсин, депутат Московской городской думы, заместитель руководителя комиссии по науке и промышленности Александр Сметанов, ученые национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), представители бизнес-сообщества.

Глава группы компаний InfoWatch поддержала идею создания кластера и подчеркнула, что при формировании внутри кластера направлений развития необходимо учитывать наиболее важные для страны направления, и отталкиваться не от самих технологий, а от реальной потребности в них, понимать прагматику их внедрения в экономику страны. Одним из таких направлений может стать защита индустриального интернета вещей и промышленная безопасность.

«Необходимо создавать “горизонтальные” тематические блоки, которые находятся на стыке интересов российской науки, производства, бизнеса и образования. Таким блоком может стать, например, защита промышленных информационных систем. Промышленники заинтересованы в обеспечении защиты своих производств, особенно с учетом проникновения интернета на промышленные объекты. Необходимы научные исследования данной тематики, вузы нуждаются в качественных образовательных программах для подготовки специалистов; институты развития должны помогать разработчикам систем промышленной защиты привлекать инвестиции и реализовывать внедрения решений на производство», — прокомментировала Наталья Касперская.

Кластер призван объединить инновационные компании в различных областях, образовательные учреждения, научно-исследовательские институты и высокотехнологичные предприятия Москвы. Глобальная цель инновационного кластера — создать базу для технологического развития не только столицы, но и всей страны, укрепить кооперацию исследователей, разработчиков и производителей, выстроить между ними внутренние связи и логистические цепочки, сократить издержки и повысить конкурентоспособность.

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