Минкомсвязь представила систему отслеживания контактов больных COVID-19

Минкомсвязь представила систему отслеживания контактов больных COVID-19

Минкомсвязь представила систему отслеживания контактов больных COVID-19

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации представило проект системы, которая будет отслеживать контакты больных коронавирусом SARS-CoV-2 граждан. Согласно задумке, это поможет сдержать распространение инфекции в стране, но может одновременно вызвать вопросы по части конфиденциальности.

Информацию о проекте Минкомсвязь опубликовала на федеральном ресурсе проектов ведомственных нормативных актов.

Специалисты подготовили специальные алгоритмы, благодаря которым можно будет выявлять людей, контактировавших с заражённым COVID-19 гражданином в течение последних двух недель.

Для этого будут использоваться данные геолокации и информация, полученная от российских операторов сотовой связи. Другими словами, вышеупомянутые алгоритмы будут создавать список абонентов, опираясь на время совместного нахождения и нюансы перемещения граждан в течение двухнедельного периода.

В результате новая система Минкомсвязи сформирует перечень россиян, находящихся в зоне риска. Все полученные с помощью новой разработки данные будут направлены в Минздрав России, МВД, Росгвардию и оперативные штабы регионов.

Аккумулироваться информация будет на информационных ресурсах Минкомсвязи России.

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