В Windows 11 улучшили защиту от фишинга и добавили поддержку SHA-3

В Windows 11 улучшили защиту от фишинга и добавили поддержку SHA-3

В Windows 11 улучшили защиту от фишинга и добавили поддержку SHA-3

По словам Microsoft, новый билд Windows 11, который сейчас выложен в канале Canary, оснащён улучшенной защитой от фишинга и поддержкой криптографических хеш-функций SHA-3. При копировании-вставке паролей на небезопасных сайтах ОС будет выводить пользователям предупреждение.

Улучшенную защиту от фишинга (Enhanced Phishing Protection) представили в сентября 2022 года с выходом сборки Windows 11 22H2. До недавнего времени работа её заключалась в выводе предупреждений о повторном и небезопасном использовании паролей.

Теперь же в сборку Windows 11 под номером 25324, которая в настоящее время доступна участникам программы Insider Preview, добавили новую функциональность: система будет предупреждать пользователей при копировании и вставке паролей на небезопасных сайтах или в непроверенных приложениях.

«Мы тестирует нововведение, которое поможет защитить учётные данные. Пользовательский интерфейс теперь сможет предупреждать о небезопасном копировании и вставке паролей», —  пишет команда Microsoft.

Помимо этого, новый билд отметился поддержкой криптографических хеш-функций SHA-3.

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