Две трети iOS-приложений не используют встроенную защитную функцию Apple

Две трети iOS-приложений не используют встроенную защитную функцию Apple

Две трети iOS-приложений не используют встроенную защитную функцию Apple

Две трети iOS-приложений не используют технологию Apple, которая помогает поддерживать зашифрованное общение программы с сервером. Об этом свидетельствует отчет компании Wandera, специализирующейся на кибербезопасности.

По словам исследователей Wandera, были проанализированы более 30 тыс. приложений. В результате оказалось, что 67,7% приложений сознательно отключают защитную функцию iOS по умолчанию. Речь идет о ATS (App Transport Security).

Apple представила ATS с релизом iOS 9, который состоялся в сентябре 2015 года. В сущности, задача функции — блокировать небезопасное HTTP-соединение между приложением и удаленным сервером разработчика.

На конференции WWDC в 2016 году Apple объявила, что хочет сделать ATS обязательной функцией для iOS-приложений с января 2017 года. Однако в декабре 2016 года корпорация отказалась от этих планов.

Тем не менее ATS по умолчанию активирована, следовательно, разработчики должны вручную отключить ее при написании кода своих программ.

Согласно отчету Wandera, 27% проанализированных приложений в настоящее время используют ATS для обеспечения защищенной коммуникации между сервером и программой.

Около 5,3% используют ATS, однако отключили ее конкретно для некоторых доменов.

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