WEB ANTIFRAUD выпустила Mobile SDK для защиты приложений на Android и iOS

WEB ANTIFRAUD выпустила Mobile SDK для защиты приложений на Android и iOS

WEB ANTIFRAUD выпустила Mobile SDK для защиты приложений на Android и iOS

Компания WEB ANTIFRAUD сообщила о выходе Mobile SDK, библиотеки для интеграции в мобильные приложения клиентов на Android и iOS. SDK поможет более полноценно оценивать уровень риска устройства, пользователя и конкретной сессии.

После встраивания в приложение библиотека начинает собирать данные о девайсе и взаимодействии пользователя с ним. Такой подход позволяет получить больше данных, чем при интеграции антифрод-системы с сайтом компании, который пользователь открывает в браузере.

«Это позволяет защитить приложение и избежать запуска на эмуляторах, на устройствах с полученным root/jailbreak, выявить несанкционированные модификации приложения, определить наличие удалённого доступа к устройству или активности трояна на девайсе», — пишут разработчики.

Кросс-канальная корреляции активности пользователя (между браузером и мобильным приложением) поможет точнее выявлять случаи кражи аккаунта. Web Antifraud Mobile SDK поддерживает платформы Android версии 5.0 (API level 21) и выше. Для iOS поддержка начинается с версии 11.0.

«Основное отличие нашего продукта от других в том, что Web Antifraud нацелен на новые и будущие версии мобильных операционных систем. В то время как мобильные SDK многих других производителей используют методы, которые были актуальны на устаревших версиях Android и iOS, доля которых постоянно сокращается», — объясняет команда WEB ANTIFRAUD.

Mobile SDK также отличается возможностью проведения проверок на стороне сервера, без показа их логики в коде SDK. Здесь разработчики предусмотрели решение сразу двух потенциальных проблем: вероятность, что мошенникам будет проще понять логику проверок и адаптировать свою атаку под них; возможность манипуляции результатами проверок с помощью подмены запросов. Кроме того, решение WEB ANTIFRAUD собирает более широкий набор данных, чем многие другие продукты.

Мобильный модуль Web Antifraud Mobile SDK можно использовать как отдельно (если у вас только приложение), так и вместе с сайтом (если у вас есть приложение и сайт с личным кабинетом для пользователей).

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