Приложения от Apple и Google будут отслеживать распространение COVID-19

Приложения от Apple и Google будут отслеживать распространение COVID-19

Приложения от Apple и Google будут отслеживать распространение COVID-19

Apple и Google объединили свои усилия для борьбы с распространением коронавируса нового типа (COVID-19). Корпорации объявили, что в скором времени будет представлена децентрализованная Bluetooth-технология для отслеживания контакта с инфицированными людьми.

Осуществить задуманное Apple и Google планируют с помощью мобильных приложений для пользователей iOS и Android. Представители компаний заверяют, что конфиденциальность «будет стоять на первом месте», однако эксперты всё равно выражают опасения относительно новой затеи.

Децентрализованная Bluetooth-технология в смартфонах поможет людям отследить, вступали ли они в контакт с заражённым COVID-19 лицом.

Любой присоединившийся к инициативе (PDF) двух технологических гигантов пользователь получит анонимный идентификатор, который будет передаваться на ближайшие мобильные устройства с помощью Bluetooth.

Похожую технологию использовали в Сингапуре — специальное приложение «TraceTogether» запустили в марте.

Таким образом, если два человека общаются в течение определённого периода времени, их телефоны обменяются идентификаторами и запомнят друг друга. В этом случае удобно будет отслеживать контакты, если у одного из этих людей позже выявят коронавирус.

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