Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter наконец исправил проблему двухфакторной аутентификации

Twitter прислушался к пользователям и наконец устранил серьёзную брешь в системе двухфакторной аутентификации (2FA). Теперь социальная платформа позволяет людям удалить свой номер телефона из настроек верификации.

Twitter давно внедрил дополнительный уровень защиты аккаунтов, благодаря которому пользователи могут получать короткие коды для подтверждения аутентификации в SMS-сообщениях.

Проблема в том, что такой метод 2FA нельзя считать полностью безопасным. Если за дело возьмётся грамотный киберпреступник, он сможет перехватить коды подтверждения.

Именно поэтому специалисты в области кибербезопасности рекомендуют использовать двухфакторную аутентификацию на основе приложений вроде Google Authenticator. В противном случае вы рискуете стать жертвой атаки «подмена SIM-карты» (SIM swapping).

Причина, по которой Twitter подвергался критике за свой метод 2FA, заключалась в навязывании использования SMS-сообщений, даже когда пользователь задействовал стороннее приложение для аутентификации.

Социальная сеть никогда толком не комментировала причину такого решения, хотя многие эксперты задавали соответствующие вопросы.

Однако теперь площадка поменяла правила — люди могут использовать двухфакторную аутентификацию без необходимости вводить телефонный номер.

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