85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых российских компаний — где штат не превышает 50 человек — используют в процессе вынужденной удалённой работы персональные девайсы. Об этом говорит новое исследование антивирусной компании «Лаборатория Касперского».

19% опрошенных служащих отметили, что начали использовать личные устройства после перехода на дистанционную работу исключительно в бизнес-целях. 54% респондентов заявили, что делали это и раньше.

Аналитики «Лаборатории Касперского» напоминают, что малые компании не всегда могут обеспечить всех сотрудников техникой для выполнения работы, поэтому иногда используется модель Bring Your Own Device («принеси своё устройство», BYOD).

Мало кто в таких случаях задумывается, что личное устройство конкретного работника может поставить под угрозу всю корпоративную сеть. Известно, что стороннее оборудование далеко не всегда хорошо защищено, поэтому через него злоумышленники могут добраться до внутренней информации организации.

Согласно тем же данным исследования «Лаборатории Касперского», владельцы малых предприятий признавались, что личные устройства сотрудников становились объектом атаки киберпреступников. Об этом сообщили 40% предпринимателей.

Поскольку сейчас все сидят по домам из-за пандемии COVID-19, ситуация может ещё ухудшиться.

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