В Израиле придумали маску, защищающую от технологий распознавания лиц

В Израиле придумали маску, защищающую от технологий распознавания лиц

В Израиле придумали маску, защищающую от технологий распознавания лиц

На ткань или бумагу наносят определенный рисунок. Паттерн не даёт технологиям распознать человека в маске. Шаблон справляется с видеосистемами по всему миру, но исследователи говорят, что камеры можно “натаскать”.

Пандемия COVID-19 сделала ношение масок привычной практикой, что сначала сильно тормозило работу систем распознавания лиц по всему миру. Со временем технологии адаптировались — теперь обычная медицинская или любая дизайнерская маска не мешает установить личность.

Ученые из Бен-Гуриона и Тель-Авива решили проверить гипотезу: можно ли создать такую маску, которая не поддается системам распознавания лиц. 

Исследователи экспериментировали с разными рисунками и градиентами. В итоге они получили шаблон, который ставит в тупик любую FRT (Facial recognition technology). Маска по очертаниям напоминает строение черепа — на ткани прослеживается рот, нос, скулы и даже часть глаз. Всё это окрашено в сложный градиент “радужных” цветов. 

“Мы проверили эффективность нашей маски в полевых условиях, — говорят исследователи. — Система смогла идентифицировать только 3% участников. Пол не имеет значения”.

Человека в обычной маске камера узнает в 80% случаев. Ученые говорят, что придуманный шаблон не является единственно возможным. При желании можно разработать модель под каждую технологию, на которой сегодня работают мировые системы распознавания лиц.

Исследователи считают, что и с этой угрозой можно справиться. Например, настроить так системы, чтобы они расценивали любую надетую на лицо маску как простую медицинскую. Это поможет технике не “растеряться”. 

Еще один “рабочий” вариант — научить камеры восстанавливать нижнюю часть лица, ориентируясь только на верхнюю. 

“Существует популярное направление — генеративно-состязательная сеть (GAN), — рассказывает аспирант Алон Золфи, руководивший исследованием “враждебных” масок. — Оно использует известные “входные данные” и дорабатывает портрет. Правда, это “тяжелый” подход: он требует совершенно другой архитектуры технических решений и обучения. Большую роль в этом процессе играет и человек, который стоит за камерой”.

В отчёте (PDF) специалисты поделились ссылкой на видео, демонстрирующее эффективность их разработки. Мы приводим ролик ниже:

Solar Dozor 8.3 научили быстрее восстанавливать данные после шифровальщиков

ГК «Солар» выпустила новую версию Solar Dozor 8.3 — своей DLP-системы для крупных компаний, банков и госструктур. Главный акцент в обновлении сделали на устойчивости: если данные окажутся зашифрованы в результате атаки или сбоя, их можно будет восстановить за считаные минуты, без долгого подъёма архивов.

Ключевое изменение в релизе — репликация центрального файлового хранилища.

По сути, система теперь умеет создавать теневую копию логически связанных данных — например, сообщений, скриншотов и аудиозаписей — чтобы при проблемах быстрее вернуть их в работу. На фоне атак шифровальщиков это выглядит вполне понятным шагом: для крупных инфраструктур остановка защитной системы сама по себе уже становится серьёзной проблемой.

Обновление затронуло и архитектуру в целом. В версии 8.3 трафик между компонентами Solar Dozor теперь шифруется через mTLS на базе TLS 1.2/1.3, а для доступа к системе добавлена доменная аутентификация LDAP с поддержкой Kerberos и LDAP. Иначе говоря, интегрировать решение в корпоративную доменную среду стало проще, а управление доступом — более привычным для крупных ИТ-инфраструктур.

Кроме того, в системе появилась поддержка IPv6 и настройка по FQDN, что должно упростить её использование в динамических сетевых средах, где всё не завязано на статические IP-адреса.

Есть изменения и на уровне самого анализа данных. Solar Dozor теперь точнее распознаёт специальные символы, включая знак доллара, а также умеет разбирать файлы внутри архивов без ограничений по уровню вложенности. Это расширяет область контроля и затрудняет попытки спрятать чувствительные данные в глубоко вложенных архивах.

Для macOS добавили распознавание текста на изображениях, а для рабочих станций на Windows и Linux расширили механизмы контроля на уровне endpoint. Также в системе изменили логику анализа печати: теперь проверяются не целые документы, а только страницы, реально отправляемые на принтер. Это должно снизить нагрузку на ИБ-специалистов и сократить число лишних событий.

В «Соларе» также обновили интерфейс и упростили настройку политик. Плюс увеличили лимиты выгрузки отчётов: теперь система может отдавать до 50 тысяч событий, сообщений и файлов за раз, что должно быть удобнее для разбора инцидентов и анализа общей картины.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru