Facebook ввёл сквозное шифрование для звонков в Messenger

Facebook ввёл сквозное шифрование для звонков в Messenger

Facebook ввёл сквозное шифрование для звонков в Messenger

Facebook ввёл сквозное шифрование (end-to-end encryption, E2EE) для голосовых и видеозвонков в Messenger. Примечательно, что текстовые чаты в этом же мессенджере получили E2EE ещё пять лет назад.

Без сквозного шифрования не обходится общение ни в одном из современных сервисов. Платформы вроде Zoom, Microsoft Teams, а также мессенджеры вроде WhatsApp, Telegram, Signal — все они шифруют переписки пользователей.

Как считают эксперты, сквозное шифрование на сегодняшний день способно наиболее надёжно защитить чаты, голосовые вызовы и видеозвонки пользователей от посторонних глаз. Не раз утверждалось, что даже сами владельцы и сотрудники сервисов обмена сообщениями не могут прочитать сообщения юзеров.

Именно об этом заявила Рут Кричели, отвечающая за продвижение продукта Facebook Messenger:

«Контент ваших сообщений и содержание ваших звонков надёжно защищено с того момента, как они покидают ваше устройство и до момента, когда они попадают на устройство собеседника. Это значит, что никто, включая Facebook, не сможет прочитать или услышать, что вы пишете или говорите».

Можно сказать, что сквозное шифрование появилось вовремя, поскольку в прошлом году пользователи Facebook Messenger совершали более 150 миллионов видеозвонков ежедневно. Неудивительно, что сервис зафиксировал скачок активности с приходом в нашу жизнь пандемии COVID-19.

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