СберМаркет разместил программу на BI.ZONE Bug Bounty

СберМаркет разместил программу на BI.ZONE Bug Bounty

СберМаркет разместил программу на BI.ZONE Bug Bounty

Онлайн-сервис доставки продуктов “СберМаркет” разместил публичную программу по поиску уязвимостей на платформе BI.ZONE Bug Bounty. Белым хакерам предлагают искать “дыры” в онлайн-сервисах “СберМаркета”. За критическую уязвимость обещают до четверти миллиона рублей.

По программе багбаунти любому пользователю предлагается проверить безопасность сайта и мобильного приложения “СберМаркета”, рассказали в пресс-службе BI.ZONE. За мелкие недочеты будут платить 5-15 тыс. руб., критическая уязвимость сервисов оценивается в 120-250 тыс. руб.

“СберМаркет” первым на рынке e-grocery присоединился к платформе BI.ZONE Bug Bounty, комментирует новость вице-президент по технологиям “СберМаркет” Дмитрий Бобылев. Безопасность сайта и мобильного приложения — один из главных приоритетов “СберМаркета”, поэтому сервис продолжает фокусироваться на защите пользовательских данных, операций, оплат и других важных для клиента функций”.

“Мы рады, что компания пришла именно на нашу платформу для проверки инфраструктуры”, — говорит директор департамента анализа защищенности и противодействия мошенничеству, директор по стратегии, BI.ZONE Евгений Волошин.

На платформе BI.ZONE Bug Bounty сейчас действуют 45 публичных программ, в том числе от VK, “Авито”, Ozon и “Тинькофф”.

Добавим, в феврале багхантеров допустили и к госуслугам.

Минцифры готово выдать до 1 млн рублей за обнаружение уязвимостей на порталах “Госуслуг” и в ЕСИА. Публичные программы запустили сразу на двух платформах — BI.ZONE и Standoff 365. Вознаграждения этичным хакерам будет платить Ростелеком.

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