В Сеть могли попасть данные онлайн-платформы СберПраво

В Сеть могли попасть данные онлайн-платформы СберПраво

В Сеть могли попасть данные онлайн-платформы СберПраво

Источник, который взял на себя ответственность за «слив» базы «СберЛогистики», GeekBrain и Delivery Club, заявил о доступе к данным онлайн-платформы правовой помощи «СберПраво». В базе 115 тыс. телефонных номеров.

О новой порции утечек, связанных со Сбером, сообщает телеграм-канал «Утечки информации». По предварительной версии, в открытый доступ попали три файла.

Они содержат:

  • ФИО
  • номера телефонов (115 тыс. уникальных номеров)
  • адреса эл. почты (72 тыс. уникальных адресов)
  • даты рождения
  • даты создания записи

Как выяснили «Утечки», сведения охватывают период с сентября 2020 по февраль 2023 года.

СберПраво – круглосуточная онлайн-платформа правовой помощи, говорится на сайте организации. Сейчас сайт работает с перебоями. На момент публикации официальных заявлений от Сбера не поступало.

Напомним, о сливе данных сотен тысяч клиентов и сотрудников службы доставки «СберЛогистика» сообщалось в конце февраля. Пресс-служба компании тогда выпустила опровержение, назвав утечку «компиляцией различных баз данных, полученных в результате взлома компаний-подрядчиков дочерних компаний Сбера».

Добавим, накануне тот же источник заявил о сливе биометрических данных российских паспортов. Речь о возможной утечке из подведомственном Минцифры НИИ «Восход». В министерстве опровергли слив. При этом в пресс-службе добавили, что служебной проверкой уже занимается ФСБ.

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