Apple начала раздавать разлоченные iPhone участникам новой ИБ-программы

Apple начала раздавать разлоченные iPhone участникам новой ИБ-программы

Apple начала раздавать разлоченные iPhone участникам новой ИБ-программы

Компания Apple разослала первые уведомления об отправке «айфона» для тестирования в рамках программы поиска уязвимостей в iOS, стартовавшей минувшим летом. Устройства, заранее разлоченные с целью облегчения задачи баг-хантерам, предоставляются во временное пользование и только для нужд ИБ.

Новая программа, нацеленная на повышение безопасности iOS-устройств, была запущена в июле. В соответствии с этой инициативой независимые исследователи получают возможность в течение года и дольше отыскивать бреши в предельно обновленном iPhone.

Опытные образцы, рассылаемые участникам программы, специально подготовлены для работы в контролируемой среде, но в то же время максимально приближены по поведению к серийным изделиям.

По условиям Apple Security Research Device Program, исследователям предоставляется шелл-доступ к устройству, и они вольны использовать любые инструменты для его тестирования. Кроме того, они могут запросить в Apple необходимую документацию и общаться на выделенном форуме с инженерами компании.

О своих находках участники программы обязаны извещать Apple. Они также могут получить за них до $1,5 млн в рамках действующей программы Apple Security Bounty.

Примечательно, что присоединиться к новой ИБ-программе могут только участники программы Apple для разработчиков (Apple Developer Program) с успешным опытом поиска уязвимостей в современных ОС. Штатным сотрудникам компании в участии будет отказано, как и жителям стран, подпавших под санкции США.

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