Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple продолжает бороться с межсайтовым отслеживанием пользователей. В бета-версиях iOS 12.2 и Safari 12.1 для macOS High Sierra и Mojave корпорация представила обновленную функцию WebKit Intelligent Tracking Prevention (ITP). Этот шаг значительно затруднит работу различных трекеров, которые отслеживают перемещение пользователей по веб-ресурсам.

Напомним, что Intelligent Tracking Prevention была добавлена в WebKit летом 2017 года. Задача ITP заключается в динамическом управлении файлами cookies, что позволяет предотвратить межсайтовое отслеживание и установку сторонних cookies.

После внедрения этой функции оказалось, что многие популярные сайты используют более 70 трекеров, которые тайно собирают информацию о пользователях.

Обновленная версия ITP будет блокировать сторонние cookies. Более того, уже установленные cookies будут заблокированы через 30 дней, если пользователь больше не посещал сайт и никак с ним не взаимодействовал.

А постоянные файлы cookies, созданные через document.cookie, будут автоматически блокировать через 7 дней.

С выходом ITP 2.1 Apple также избавится от функции Do Not Track (DNT), бесполезность которой уже давно была доказана экспертами и временем.

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