Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

Неисправные телефоны – клад для злоумышленника

Неисправные мобильные телефоны нередко выставляют на продажу — и именно в этот момент они могут превратиться в настоящий клад для мошенников. Если заранее не позаботиться об удалении данных, устройство способно «унести» с собой массу личной информации. Как показало исследование PT ESC Threat Intelligence, пользователи регулярно оставляют персональные данные на сломанных смартфонах, которые затем продаются на различных онлайн-площадках.

В рамках исследования специалисты изучили около 30 мобильных телефонов, выставленных на продажу на разных платформах. Как отмечают авторы в телеграм-канале, небрежное отношение к защите личных данных оказалось вовсе не единичным случаем.

На устройствах были обнаружены самые разные типы информации, в том числе:

  • СМС-сообщения;
  • диктофонные записи, фотографии и видео;
  • журналы вызовов;
  • переписка в мессенджерах;
  • данные учётных записей различных сервисов;
  • данные геолокации.

Вся эта информация представляет серьёзный интерес для злоумышленников — как онлайн-аферистов, так и представителей традиционного криминала. Например, данные геолокации позволяют определить место проживания человека, его маршруты передвижения и даже периоды, когда он обычно отсутствует дома.

При этом одной парольной защиты недостаточно. С помощью специализированных инструментов можно извлечь данные со смартфонов и планшетов на обеих популярных мобильных платформах. Некоторые из таких решений позволяют снимать информацию даже с заблокированных устройств.

В PT ESC Threat Intelligence рекомендуют, если устройство ещё можно загрузить, обязательно выполнить сброс к заводским настройкам. Если же такой возможности нет, эксперты советуют продавать смартфон по частям — без платы с системным накопителем.

Если устройство уже было продано, необходимо как можно скорее включить двухфакторную аутентификацию для всех учётных записей, завершить активные сессии и сменить пароли во всех онлайн-сервисах. Также специалисты рекомендуют заранее придумать кодовое слово или контрольный вопрос — на случай, если злоумышленники попытаются атаковать близкое окружение.

В целом, по статистике Яндекса, пользователи мобильных устройств сталкиваются с цифровыми угрозами в среднем вдвое чаще, чем владельцы десктопов и ноутбуков. Самой распространённой угрозой остаётся фишинг — с ним сталкивается каждый восьмой пользователь смартфонов и планшетов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru