Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks планирует приобрести The Crypsis Group за $265 млн

Palo Alto Networks заинтересовалась компанией The Crypsis Group, специализирующейся на консультациях в области сетевой криминалистики, реагирования на киберинциденты и управления рисками. Если сделка состоится, Palo Alto Networks выплатит $265 миллионов.

Никеш Арора, директор и председатель Palo Alto Networks, считает, что приобретение The Crypsis Group позволит клиентам лучше справляться с последствиями утечек.

«У нас будет возможность помочь клиентам не только заранее выявить и предотвратить кибератаки, но и значительно смягчить последствия утечек информации», — заявил Арора.

Действительно, у Palo Alto Networks есть в распоряжении инструменты для предотвращения кибератак, что превращает взаимодействие с атакующими в «кошки-мышки» — последние постоянно пытаются обойти защитные меры.

Наработки Crypsis помогут выяснить, как именно произошла утечка, а также обнаружить слабое место, через которое злоумышленники проникли в систему.

«Мы посвятили себя созданию более защищённого цифрового мира и борьбе с киберпреступлениями. Вместе с Palo Alto Networks мы поможем бизнесу и государственным учреждениям грамотнее отвечать на действия злоумышленников», — объясняет генеральный директор The Crypsis Group Брет Падрес.

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