Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Команда Google Project Zero привела интересную статистику: 95,8% уязвимостей, которые исследователи обнаруживают в продуктах других вендоров, устраняются до истечения 90-дневного дедлайна, после которого эксперты раскрывают подробности бреши.

Специалисты также сообщили, что с 17 июля 2014 года (когда был создан проект Google Project Zero) по 30 июля 2019 года им удалось обнаружить и уведомить производителей о 1585 уязвимостях.

Из этой цифры разработчики не смогли вовремя выпустить патчи только для 66 проблем безопасности. В результате исследователи были вынуждены опубликовать технические детали уязвимостей до выхода обновлений.

Напомним, что с 13 февраля 2015 года Google Project Zero смягчил условия — к 90-дневному сроку добавили дополнительные 14 дней, на которые производитель может рассчитывать в особых случаях.

За последние несколько лет проект Google подвергался критике за публикацию излишне подробных технических отчетов и кода эксплойтов даже для устраненных брешей. По мнению некоторых аналитиков, это значительно упрощает задачу киберпреступникам.

Однако команда Google Project Zero придерживается другого мнения — их отчёты помогают больше безопасникам, нежели преступникам.

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