Обновление KB5022913 мешает Windows 11 грузиться из-за UI-кастомизаторов

Обновление KB5022913 мешает Windows 11 грузиться из-за UI-кастомизаторов

Обновление KB5022913 мешает Windows 11 грузиться из-за UI-кастомизаторов

Февральское опциональное обновление под номером KB5022913 вызывает проблемы в загрузке систем Windows 11 22H2. Причина бага кроется в несовместимости апдейта с рядом сторонних приложений для кастомизации пользовательского интерфейса.

О новой проблеме сообщила сама Microsoft на площадке Windows Health Dashboard. В корпорации отметили, что использование сторонних кастомизаторов интерфейса может мешать Windows запускаться в обычном режиме.

Причина кроется в самом принципе работы таких приложений: они могут влиять на процессы Windows 11 и её UI.

«После инсталляции KB5022913 и более новых апдейтов пользователи, установившие сторонние приложения для кастомизации интерфейса, могут столкнуться со сбоями в работе системы и программ. Например, баг может вызывать ошибки explorer.exe, повторяющиеся по кругу», — пишет Microsoft.

По словам техногиганта из Редмонда, среди затронутых кастомизаторов можно выделить ExplorerPatcher и StartAllBack. Именно такой софт зачастую использует неподдерживаемые методы для гибкой настройки интерфейса и, как следствие, может приводить к непредсказуемому поведению Windows.

Пользователям рекомендуют деинсталлировать проблемные приложения, чтобы избежать ошибок при загрузке и работе операционной системы.

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