Голосовым звонкам в Microsoft Teams добавят сквозное шифрование (E2EE)

Голосовым звонкам в Microsoft Teams добавят сквозное шифрование (E2EE)

Голосовым звонкам в Microsoft Teams добавят сквозное шифрование (E2EE)

Хорошие новости для пользователей Microsoft Teams: корпоративной платформе в следующем месяце добавят сквозное шифрование для голосовых вызовов. Таким образом, общая конфиденциальность и безопасность данных при звонках должна заметно улучшиться.

Стоит отметить, что в настоящее время Microsoft Teams и так шифрует информацию в «состоянии покоя» и при передаче, что позволяет администраторам настраивать автоматическую запись и расшифровку голосовых вызовов.

Именно поэтому до недавнего времени платформе Microsoft Teams нельзя было доверить важную конфиденциальную информацию, которая предназначена исключительно для двух собеседников. Однако в июле эту проблему решат внедрением сквозного шифрования для VoIP-звонков, благодаря чему общение станет гораздо более защищённым.

«Microsoft Teams будут поддерживать сквозное шифрование (E2EE) для голосовых вызовов Teams, что добавить возможность поделиться конфиденциальной информацией при звонке», — гласит дорожная карта Microsoft 365.

Параллельно администраторы получат возможность настроить доступ к новой функции, чтобы в организации поддерживался необходимый уровень безопасности. Как сообщило издание MSPoweruser, сисадмины могут включить сквозное шифрование для конкретных пользователей или же для всей организации.

Сами сотрудники могут зайти в настройки (вкладка «Конфиденциальность») и активировать сквозное шифрование.

 

После включения E2EE обратите внимание, что ряд функций перестанет работать. Среди таких, например, запись и расшифровка звонков.

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