Пентагон планирует опубликовать черный список разработчиков софта

Пентагон планирует опубликовать черный список разработчиков софта

Пентагон планирует опубликовать черный список разработчиков софта

В целях обеспечения национальной безопасности Пентагон планирует опубликовать черный список компаний, производящих программное обеспечение. В список попадут те разработчики, которым Пентагон не доверяет по умолчанию.

Министерство обороны США совместно с Конгрессом работает над возможностью публикации списка разработчиков программного обеспечения, доверие к которым находится под вопросом в США.

«В каком-то смысле на нас оказывается давление по части того, что мы можем публиковать. Конечно, это касается в первую очередь вопроса безопасности страны, однако образованность в этих вопросах — очень важное звено», — заявила на брифинге Эллен Лорд, помощник министра.

Лорд подчеркнула, что главные подрядчики должны нести полную ответственность за своих субподрядчиков и всю цепочку поставок. Для обеспечения должного уровня защищенности Минобороны пытается форсировать принятие стандартов безопасности, которые помогут вендорам убедиться в том, что их системы (а также системы субподрядчиков) полностью соответствуют требованиям.

Как передает FCW, в 2019 году Минобороны США запретило использование сервисов и оборудования пяти компаний: Huawei, ZTE, Hytera Communications., Hangzhou Hikvision Digital Technology и Dahua Technology.

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