TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

Стартап TypingDNA выбил себе $7 миллионов на интересную инициативу — ИИ-технологию, способную идентифицировать людей, опираясь на их способ ввода текста на клавиатуре. По словам представителей, метод должен работать как на ноутбуках, так и на мобильных устройствах.

Получается что-то вроде «биометрии ввода текста». На деле система учитывает временные интервалы между нажатиями клавиш, а также промежутки, в течение которых клавиши остаются зажатыми.

Сама идея далеко не новая; например, опубликованная на PCWorld статья описывает исследование в этой области, которое проводилось ещё двадцать лет назад. Тогда эксперты пришли к выводу, что внедрению технологии мешает неточность идентификации.

А специалисты из TypingDNA утверждают, что разработанный ими метод вычисления паттернов способен обеспечить точность от 99% до 99.9%.

По словам главного идейного вдохновителя стартапа, TypingDNA в настоящее время работает с банками, платёжными и финансовыми приложениями, платформами онлайн-обучения и государственными сервисами — всеми, для кого важен вопрос идентификации и предотвращения мошенничества.

Разработанный экспертами TypingDNA API открыт для всех, особенно приветствуется вклад разработчиков, которые могут дополнить и усовершенствовать продукты и приложения специалистов.

Сооснователь TypingDNA заявил, что достаточно всего лишь небольшого куска текста, чтобы вычислить конкретного человека с большой долей вероятности.

Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Компания Security Vision сообщила, что усилила механизмы приоритизации уязвимостей в своих продуктах за счёт данных ФСТЭК России. Речь идёт об информации по так называемым «трендовым» уязвимостям — тем, для которых уже есть либо средства эксплуатации, либо подтверждения использования в реальных атаках.

Если совсем просто, теперь при ранжировании рисков система будет опираться не только на общие международные источники и формальные оценки опасности, но и на данные регулятора о том, какие уязвимости действительно используются на практике.

Это важно потому, что стандартные базы обычно во многом завязаны на CVSS — то есть на теоретическую оценку критичности. Но высокая оценка по CVSS ещё не всегда означает, что уязвимость прямо сейчас активно эксплуатируют. И наоборот: некоторые проблемы могут оказаться особенно актуальными именно в реальных атаках, даже если формально не выглядят самыми громкими.

В Security Vision уточнили, что сведения от ФСТЭК поступают в аналитический центр компании в рамках обмена информацией об угрозах. После этого данные включаются в ежедневные обновления пакетов экспертизы для нескольких продуктов компании, включая VM, NG SOAR, SIEM и TIP.

На практике это означает, что системы должны быстрее поднимать в приоритете именно те уязвимости, которые уже замечены в эксплуатации и потому требуют более срочного внимания со стороны ИБ-команд.

Если говорить шире, это ещё один шаг в сторону более прикладной оценки рисков: не только «насколько опасна уязвимость в теории», но и «насколько вероятно, что ею воспользуются прямо сейчас».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru