Qrator Labs открыла четвертый Центр очистки трафика в Москве

Qrator Labs открыла четвертый Центр очистки трафика в Москве

Qrator Labs открыла четвертый Центр очистки трафика в Москве

Компания Qrator Labs, занимающая отражением DDoS-атак и обеспечением доступности веб-сайтов, сообщила о запуске Центра обработки трафика в Москве. Магистральный доступ к Сети предоставит оператор связи Мегафон, а точку присутствия запустят в дата-центре IXcellerate.

По словам представителей компании, эта точка станет уже четвёртой в столице. При этом Qrator Labs не только расширяет свою сеть фильтрации, но и повышает её производительность. Чтобы обеспечить отказоустойчивость и максимально низкие задержки, распределённая инфраструктура будет зависеть от четырёх ведущих операторов связи в России.

В общей сумме Qrator Labs располагает на данный момент 15 Центрами отчистки трафика, четыре из которых расположены в России, две — в США, три находятся на территории Евросоюза, четыре — в Азии, одна — на Ближнем Востоке и одна — в Южной Америке.

В результате распределённая инфраструктура Qrator Labs способна осилить пропускную способность более 3 Тб. Как отметил генеральный директор Qrator Labs Александр Лямин, из-за стабильного перехода в онлайн-формат растёт число компаний, предлагающих свои продукты и сервисы в Сети.

Именно такая ситуация заставляет бизнес уделять особое внимание защите своих ресурсов от кибератак, которые могут привести даже к малейшим сбоям в работе веб-сайтов.

«С открытием четвёртой точки в Москве мы сможем предоставить сервис по защите от DDoS-атак ещё большему числу российских клиентов», — подчеркнул Лямин.

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