Номера телефонов миллионов пользователей Facebook найдены в Сети

Номера телефонов миллионов пользователей Facebook найдены в Сети

Номера телефонов миллионов пользователей Facebook найдены в Сети

Сотни миллионов телефонных номеров, связанных с Facebook-аккаунтами пользователей, были найдены в Сети в открытом доступе. При желании любой мог ознакомиться с этими данными.

Незащищённый сервер раскрывал более 419 миллионов записей, разбросанных по двум базам данных. В одной из них находились данные 133 миллионов пользователей Facebook из США и 18 миллионов британских граждан.

Другая БД содержала более 50 миллионов записей, связанных с вьетнамскими аккаунтами Facebook.

Поскольку сервер не был защищён паролем, любой желающий мог найти и просмотреть все данные, хранящиеся в базах.

В каждой записи можно было найти уникальный идентификатор пользователя — Facebook ID, а также связанный с учетной записью номер телефона. Facebook ID (обычно это длинный номер, доступный всем) можно легко использовать для получения имени пользователя.

Стоит отметить, что около года назад Facebook принял решение ограничить доступ к номерам телефонов пользователей. Стало быть, такие данные, по мнению самой социальной сети, не должны быть общедоступны.

Помимо номеров и идентификаторов, в базах также можно было найти записи, содержащие имена пользователей, их пол и страну проживания.

Вчера Facebook объявил, что технология распознавания лиц теперь доступна всем пользователям. Она опциональна, так что при желании ее можно отключить. Также соцсеть решила избавиться от связанной функции — автоматическое предложение отметить человека на фото.

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