Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

В адрес функции распознавания лица, которой оснащен практически каждый современный смартфон, чаще можно услышать негативные комментарии. Однако, похоже, в копилке правоохранителей теперь есть инцидент, подтверждающий, что «разблокировка лицом» может помочь задержать серьёзного преступника.

Стражи правопорядка китайской провинции Сямынь рассказали интересную историю. Убийцу местной жительницы помогла задержать функция распознавания лица.

Как сообщают местные СМИ, преступник пытался получить доступ к деньгам жертвы, но наткнулся на необходимость аутентификации. При попытке просканировать лицо задушенной им девушки 29-летний молодой человек по фамилии Чжан увидел ошибку «Не обнаружено признаков жизни».

Позже стало известно, что злоумышленник хотел войти в приложение Money Station, требующее от владельца моргнуть, чтобы подать признаки жизни. Обычно такая мера используется для зашиты от аутентификации с помощью фотографии владельца.

В этом случае неудачная попытка входа была зафиксирована финансовой организацией, после чего сотрудникам было отправлено фото, снятое в процессе аутентификации. В результате команда безопасности увидела безжизненное лицо со следами физического насилия.

Само собой, вся информация оперативно была передана в правоохранительные органы, которые не стали медлить, выехав на предполагаемое место преступления.

Преступника удалось задержать при попытке уничтожить тело жертвы.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru