66% безопасников считают, что технологии защиты облаков не работают

66% безопасников считают, что технологии защиты облаков не работают

66% безопасников считают, что технологии защиты облаков не работают

66% специалистов в области кибербезопасности считают, что стандартные инструменты не могут обеспечить должный уровень защиты информации в облаке. Об этом говорит отчёт Cloud Security Report 2019, опубликованный Check Point.

Исследователи компании провели опрос, в ходе которого 54% организаций заявили, что никто не взламывал их облачные хранилища, ещё четверть опрошенных не смогли однозначно ответить на этот вопрос, а 15% респондентов признались, что их облака сталкивались с каким-либо киберинцидентом.

По словам аналитиков Check Point, в публичном облаке есть четыре особо уязвимых места. Первое место делят: несанкционированный доступ в облако и небезопасные интерфейсы — 42%. Второе место досталось неправильной настройке облачной платформы — 40%. Третье занимает хищение аккаунтов — 39%.

При этом 67% опрошенных подчеркнули, что им приходится бороться с отсутствием безопасности и соответствия нормативным требованиям облачной инфраструктуры. А с нехваткой квалифицированных сотрудников службы безопасности столкнулись 31% респондентов.

Более того, 66% представителей компаний сообщили Check Point, что применяемые ими технологии либо не работают вообще, либо способны обеспечить лишь ограниченный уровень защиты в облачных средах.

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