Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Новое исследование скомпрометированных учётных данных вскрыло интересные факты о популярных паролях, которые устанавливают пользователи. В общей сложности специалисты проанализировали 15 миллиардов паролей, фигурировавших в тех или иных утечках.

Согласно отчёту CyberNews, только 2 миллиарда изученных паролей оказались уникальными. Большинство используют менее восьми символов, при этом сами пароли не только очень короткие, но и достаточно легко угадываются.

Что касается конкретных слов, то здесь всё забавно: «ass» встретилось в 26,8 млн паролей, «fuck» — в 4,8 млн. Самым популярным годом, фигурировавшим в слитых паролях, стал 2010-й (10 млн), за ним следовали 1987 (8,4 млн) и 1991 (8,3 млн).

Наиболее распространённым именем стало Eva (7 млн), потом шли Alex (7 млн), Anna (6,5 млн) и Max (5,6 млн).

Исследователи не рекомендуют включать любое из этих слов в свои пароли, поскольку они достаточно легко вычисляются. Более того, лучше вообще избегать слов, которые можно найти в словарях. Длина пароля тоже очень важна. Эксперты повторяют: недопустимо использовать короткие пароли.

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