Настройки конфиденциальности Google Pay были спрятаны за специальным URL

Настройки конфиденциальности Google Pay были спрятаны за специальным URL

Настройки конфиденциальности Google Pay были спрятаны за специальным URL

Исследователи обнаружили, что Google прячет три важные настройки конфиденциальности Google Pay за специальным URL. Эти настройки позволяют пользователям ограничить распространение данных о своей кредитоспособности, персональной информации, а также информации об аккаунте Google Pay.

Напомним, что Google Pay представляет собой сервис американской корпорации, позволяющий приобретать товары онлайн, используя сохраненную платежную информацию.

Как у всех похожих онлайн-сервисов, у Google Pay есть своя страница настроек, на которой пользователи могут сконфигурировать различные опции, относящиеся к работе сервиса.

На саму станицу настроек можно попасть через навигационное боковое меню или с помощью специальной ссылки — https://pay.google.com/payments/u/0/home#settings. Там пользователь может указать свой адрес и другую информацию.

Однако исследователи обратили внимание, что на странице настроек нет опций, отвечающих за конфиденциальность.

С другой стороны, если зайти на страницу настроек Google Pay, используя другой URL, — https://pay.google.com/payments/u/0/home?page=privacySettings#privacySet..., появляются три дополнительные настройки конфиденциальности.

Стоит отметить, что все три опции активированы по умолчанию, что на деле означает наименьший уровень конфиденциальности для пользователя.

Google уже отреагировала на отчет экспертов, заявив, что это недоразумение исправлено — теперь все пользователи могут получить доступ к настройкам конфиденциальности с соответствующей странице.

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