Google формирует команду для поиска дыр в сторонних Android-приложениях

Google формирует команду для поиска дыр в сторонних Android-приложениях

Google формирует команду для поиска дыр в сторонних Android-приложениях

Google ищет специалистов, которые составят новую команду, отвечающую за безопасность мобильной операционной системы Android. В частности, новый отдел будет искать уязвимости в приложениях, работающих с конфиденциальными данными пользователей и размещённых в официальном магазине Google Play Store.

По словам самого интернет-гиганта, откликнувшиеся на вакансии эксперты будут не только выявлять бреши в сторонних приложениях, но и направлять их разработчикам руководства по устранению проблем безопасности.

Среди попадающего под наблюдение софта будут программы, отслеживающие распространение коронавирусной инфекции COVID-19, а также связанные с выборами президента США приложения.

Таким образом, новая команда дополнит уже имеющуюся программу по поиску уязвимостей — Google Play Security Reward Program (GPSRP). Напомним, что в рамках GPSRP Google принимает от сторонних исследователей отчёты о брешах в приложениях, размещённых на страницах официального магазина.

Однако действие GPSRP распространяется лишь на те программы, которые скачали более 100 миллионов пользователей. Следовательно, обрабатывающий конфиденциальную информацию софт не всегда попадает под GPSRP.

Ряд специалистов в области безопасности мобильных устройств уже успели оценить шаг Google. Например, Лукаш Штефанко назвал создание новой команды «хорошей инициативой».

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