Касперская предупредила Мишустина об оттоке 10-15 тыс. ИТ-специалистов

Касперская предупредила Мишустина об оттоке 10-15 тыс. ИТ-специалистов

Касперская предупредила Мишустина об оттоке 10-15 тыс. ИТ-специалистов

Наталья Касперская, председатель ассоциации разработчиков «Отечественный софт» и глава группы компаний InfoWatch, предупреждает о возможном оттоке ИТ-специалистов за рубеж. Свои опасения Касперская выразила в письме на имя председателя Правительства Российской Федерации Михаила Мишустина.

По мнению главы InfoWatch, массовый отъезд российских специалистов возможен в том случае, если ИТ-сферу не включат в список пострадавших от пандемии.

Из-за серьёзных задержек зарплат и сокращения сотрудников, по оценкам Натальи Касперской, в 2020-2021 годах из России могут уехать 10-15 тысяч ИТ-экспертов.

«Учитывая, что фонд оплаты труда составляет около 80% расходов российских ИТ-компаний, спад в отрасли приведет к сокращению сотрудников», — цитирует часть направленного Мишустину документа РБК.

Авторы письма также ссылаются на данные опроса, в ходе которого выяснилось, что средняя выручка российских разработчиков программ в мае упала почти вдвое в сравнении с прошлым годом.

При этом более 10% опрошенных организаций сообщили о падении выручки на 90% и более. Обеспокоенные представители ассоциации считают, что сокращение ИТ-отрасли так или иначе приведёт к снижению экспортной активности. В связи с этим Наталья Касперская и коллеги просят правительство признать этот сектор пострадавшим от пандемии.

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