Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

На сегодняшний день многие приложения и сервисы требуют подтвердить номер телефона пользователя с помощью кода в SMS-сообщении. Чаще всего в ходе этой процедуры приходится выходить из приложения, искать в сообщениях код и возвращаться обратно — неудобно. Однако разработчики браузера Google Chrome решили упростить людям жизнь.

Для этого был добавлен специальный API, работающий по схожему с реализованным в Android-приложениях принципу. Идея заключается в следующем: когда сайт отправляет код верификации в SMS-сообщении, Chrome ждёт его и автоматически подставляет в требуемое поле.

У самого сайта не будет доступа к вашим сообщениям, только к самому короткому коду, отправленному непосредственно ресурсом.

Помимо этого, разработчики предусмотрели и другие меры предосторожности, которые не позволят стороннему сайту прочитать текст ваших SMS-сообщений.

Также сотрудники Google поработали над ещё одним API — Native File System. Его задача — предоставить веб-страницам доступ к файловой системе компьютера или смартфона.

Поскольку таким образом можно загружать не только один файл, но и набор файлов и даже целую директорию, эти возможности будут крайне полезны для различных онлайн-редакторов кода. Google Docs, например, сможет редактировать файлы Word прямо на вашем компьютере, их не нужно будет загружать и конвертировать.

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