Банк России оштрафовал 17 банков за несоблюдение требований по ИБ

Банк России оштрафовал 17 банков за несоблюдение требований по ИБ

Банк России оштрафовал 17 банков за несоблюдение требований по ИБ

По результатам очередной проверки Банк России оштрафовал 17 кредитно-финансовых организаций за нарушение требований в отношении ИБ. Этот итог был озвучен на круглом столе «О законодательных мерах обеспечения информационной безопасности в экономической сфере при использовании программного обеспечения и оборудования на объектах критической информационной инфраструктуры».

Выступая на этом мероприятии, организованном комитетом Госдумы по финансовому рынку, замглавы ИБ-департамента Центробанка Артем Сычев подчеркнул, что проводимые ими проверки отнюдь не формальны и позволяют обеспечить жесткий контроль соблюдения банками требований по кибербезопасности.

Докладчик также отметил, что регулятор начинает постепенно переходить от проверок к киберучениям — более совершенной форме надзора, позволяющей своевременно выявлять риски и ускорить реагирование на ИБ-инциденты.

По данным Центробанка, в 2020 году количество случаев мошенничества с использованием электронных средств платежа увеличилось в два раза. За восемь месяцев эксперты ЦБ выявили 20,8 тыс. таких эпизодов. Совокупный ущерб от банковских операций, проведенных без согласия клиентов, в первом полугодии составил около 4 млрд рублей.

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