Обновление KB5003690 для Windows 10 избавило геймеров от лагов

Обновление KB5003690 для Windows 10 избавило геймеров от лагов

Обновление KB5003690 для Windows 10 избавило геймеров от лагов

Microsoft выпустила накопительное обновление под номером KB5003690 для систем Windows 10 2004, Windows 10 20H2 и Windows 10 21H1. Этот апдейт особенно порадует геймеров, так как разработчики устранили ряд проблем, связанных именно с игровым процессом.

Ожидать патчинга опасных уязвимостей с выходом таких обновлений не стоит, Microsoft откладывает такие апдейты на второй вторник каждого месяца. Однако KB5003690, как и другие подобные выпуски, концентрируется на устранении багов, повышении производительности и прочих улучшениях.

В KB5003690, помимо прочего, содержится специальный пакет для удаления 32-битной версии плагина Flash из операционной системы Windows. Обновление уже доступно для установки через Windows Update. Также можно загрузить KB5003690 из официального каталога Microsoft Update.

Как известно, геймеры начали жаловаться на различные проблемы после выхода апдейта KB5000842. Например, любители видеоигр отмечали падение кадровой частоты, зависания и общее впечатление плохой производительности.

Проблемы стали настолько массовыми, что NVIDIA посоветовала геймерам удалить апрельский патч Windows 10. Именно с выходом апдейта KB5003690 Microsoft устранила все вышеперечисленные баги, но не факт, что не добавила новых, так что всё равно будьте внимательны.

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