В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

С начала этого года китайские компании умудрились допустить утечку 590 миллионов резюме. Такая статистика получается, если сложить данные об утечках из разных источников, о которых эксперты сообщили в первые три месяца 2019 года.

Наибольший процент инцидентов с непреднамеренным раскрытием данных произошел по причине плохо защищенных баз данных MongoDB, а также серверов ElasticSearch, которые были доступны из Сети без пароля.

От мелких компаний до крупных организаций, специализирующихся на поиске рабочих мест — все они сливали данные своих клиентов в той или иной форме. Исследователь Саням Джейн, участник сообщества GDI Foundation, сообщил о большинстве случаев утечек.

Например, 10 марта Джейн обнаружил сервер ElasticSearch, который раскрывал 33 миллионов резюме граждан Китая. Эту базу данных защитили паролем спустя четыре дня после сообщения Джейн.

13 марта специалист наткнулся на еще один сервер ElasticSearch, который на этот раз содержал 84,8 миллионов резюме. Об этой базе также сообщил Дэвин Стоукс.

15 марта Джейн опять исследовал цифровое пространство, что привело к обнаружению очередной установки ElasticSearch, которая раскрывала 93 миллиона резюме.

Четвертый сервер, найденный Джейн содержал только 9 миллионов резюме, а вот пятый — целых 129 миллионов. Шестой сервер сливал 180 000, седьмой — 17 000.

Буквально на днях Боб Дьяченко сообщил, что китайский сервер сливает 10,5 миллионов данных граждан Китая.

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