Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

За год доля компаний, пострадавших от взлома через мобильные устройства, выросла с 33% до 39%. При этом, по данным Verizon, всё больше организаций стараются уделять защите мобильных и IoT-девайсов должное количество внимания.

Аналитики Verizon подготовили отчёт «Mobile Security Index», основанный на опросе 876 специалистов, ответственных за покупку, настройку и защиту мобильных устройств.

В документе отмечается, что организации, забывающие о защите умных и мобильных девайсов, в два раза больше рискуют стать жертвой компрометации своих систем.

66% компаний, пострадавших от этого вектора атаки, заявили, что последствия были довольно серьёзными. В 55% случаев организации ещё долго оправлялись от таких атак.

На рисунке выше можно увидеть процентное соотношение последствий, вызванных взломом по вине мобильных устройств. На первом месте, как видите, оказались «простой и сбои в работе» — 59%.

Второе место досталось «потере данных» (56%), далее идёт «компрометация других устройств» (46%), «ущерб репутации» (37%), «штрафы» (29%) и замыкает шестёрку «потеря бизнеса» — 19%.

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