Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Исследователи считают, что подавляющее большинство отчётов из сферы кибербезопасности концентрируется на правительственных хакерах, промышленном шпионаже и целевых атаках. Лишь малая часть охватывает киберугрозы для обычных граждан.

В научном журнале Journal of Information Technology & Politics вышла статья, в которой команда учёных делится статистикой, собранной по отчётам экспертов в области кибербезопасности.

В частности, согласно данным аналитиков, только 82 из 629 (13%) отчётов касаются угроз для обычных граждан. Остальные же документы игнорируют эту часть киберпреступной деятельности, уделяя больше внимания сложному кибершпионажу и поддерживаемым правительствами хакерам.

Благодаря такому соотношению страдает реальная картина угроз в цифровом пространстве, убеждены авторы статьи в научном журнале.

В общей сложности команда учёных проанализировала 700 отчётов по кибербезопасности, опубликованных за последние десять лет (в период между 2009 и 2019 годами). 629 изученных документов были опубликованы вендорами, специализирующимися на защите корпоративного сектора. 71 отчёт принадлежал независимым исследовательским центрам.

Именно последние чаще писали про киберугрозы для обычных граждан, а серьёзные вендоры уделяли больше внимания целевым кибероперациям (APT).

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