PayPal за время сотрудничества с HackerOne выплатила хакерам $1 млн

PayPal за время сотрудничества с HackerOne выплатила хакерам $1 млн

PayPal за время сотрудничества с HackerOne выплатила хакерам $1 млн

Рэй Дюран, представляющий команду безопасности PayPal, рассказал о борьбе с уязвимостями в сотрудничестве с платформой HackerOne. Помимо прочего, Дюран поделился интересной статистикой выплат вознаграждений за найденные баги.

Дюран отметил, что в задачи команды безопасности PayPal входит защита 267 миллионов аккаунтов. Именно поэтому в 2012 году платежная система запустила программу поиска уязвимостей.

«В 2018 году мы начали работать с HackerOne, чтобы расширить сообщество исследователей, занимающихся поиском проблем безопасности. Благодаря этому число экспертов выросло с 2 000 до 300 000», — пишет представитель PayPal.

Помимо этого, Дюран подчеркнул, что HackerOne предоставила им возможность быстрее выплачивать вознаграждения, а также более оперативно получать обратную связь от исследователей.

Сумма самого большого вознаграждения за найденную уязвимость, которая позволяла удаленно выполнить код, составила $30 000.

Дюран подчеркнул, что общая сумма выплат, произведенных за время сотрудничества с HackerOne, уже превысила $1 миллион.

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