Mozilla перестанет поддерживать стороннюю загрузку расширений в Firefox

Mozilla перестанет поддерживать стороннюю загрузку расширений в Firefox

Mozilla перестанет поддерживать стороннюю загрузку расширений в Firefox

Mozilla хочет избавиться от одного из трёх методов установки расширений для браузера Firefox. Со следующего года пользователи уже не смогут инсталлировать аддоны путём помещения XPI-файла в специальную папку, расположенную внутри директории Firefox.

Этот метод известен как «sideloading» или, другими словами, сторонняя загрузка. Такой подход помогает разработчикам распространять свои расширения в связке с десктопными программами. Девелопер может сконфигурировать инсталлятор таким образом, что он поместит XPI-файл расширения в папку Firefox.

Казалось бы, все удобно и продуманно реализовало, так почему же Mozilla решила отказаться от «сайдлоадинга»? Все дело, по словам компании, в рисках безопасности.

«Расширения, устанавливаемые с помощью сторонней загрузки, часто создают пользователям проблемы, поскольку изначально люди могли и не хотеть их инсталлировать. Помимо этого, юзеры не могут удалить такие аддоны обычным способом — через соответствующий менеджер», — объясняет Кейтлин Нейман, отвечающая в Mozilla за управление аддонами.

«Этот механизм ранее использовался для установки вредоносных расширений в Firefox».

Оценив ситуацию, Mozilla приняла решение прекратить поддержку такого способа установки аддонов в следующем году.

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