GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub отныне официально поддерживает веб-стандарт WebAuthn (Web Authentication). По замыслу разработчиков, новые меры помогут усовершенствовать процесс аутентификации и лучше защитят учетные записи пользователей платформы.

До этого GitHub уже поддерживал двухфакторную аутентификацию (2FA), в процессе которой пользователю приходило SMS-сообщение с кодом. Это не самая безопасная практика, так как киберпространство уже знает множество случаев, когда злоумышленники перехватывали SMS со вторым фактором.

Помимо этого, на платформе GitHub можно было использовать приложения для одноразовых кодов и ключи безопасности U2F (Universal Second Factor). При этом U2F — уже довольно старый стандарт.

Внедрение поддержки WebAuthn поможет GitHub поддерживать работу физических ключей безопасности вкупе с браузерами Firefox и Chrome в системах Windows, macOS, Linux и Android. Пользователи iOS смогут воспользоваться браузером Brave и ключом YubiKey 5Ci.

Более того, если вы используете площадку GitHub, у вас теперь есть возможность задействовать ноутбук или телефон в качестве ключа безопасности — с помощью Windows Hello, Touch ID на macOS или сканера отпечатка пальца на Android..

Подпишитесь на новости

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

Учёные из израильского Института Вейцмана разработали Brain-IT — ИИ, который реконструирует изображения по данным функциональной МРТ. Человек смотрит на картинку, сканер фиксирует активность мозга, а алгоритм пытается восстановить увиденное.

Как рассказывают представители Института Вейцмана, система восстанавливает не только содержание сцены, но и её детали: цвета, расположение объектов и композицию.

Для адаптации к новому человеку, по словам разработчиков, достаточно примерно часа данных сканирования.

Главный трюк — связка двух моделей. Декодер превращает активность мозга в изображение, а энкодер делает обратное: предсказывает активность по картинке.

Их обучают вместе, используя в том числе изображения, которые никому не показывали внутри томографа. Это помогает обойти дефицит реальных снимков мозга.


Дальше команда хочет перейти к звукам и видео. Со снами сложнее: картинки в них меняются быстро, а фМРТ фиксирует данные примерно раз в две секунды. До записи ночных приключений на флешку ещё далеко.

Исследователи надеются, что такие технологии помогут изучать мозг и в перспективе дадут способ общения людям с синдромом «запертого человека». Но вместе с возможностями возникает вопрос конфиденциальности: кто сможет получать доступ к подобным данным и с чьего согласия?

Пока показана реконструкция увиденного в условиях эксперимента. До незаметного чтения чужих мыслей эта работа не добралась, хотя повод обсуждать защиту ментальной информации уже появился.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru