Microsoft случайно слила внутреннюю утилиту для теста фич Windows 11

Microsoft случайно слила внутреннюю утилиту для теста фич Windows 11

Microsoft случайно слила внутреннюю утилиту для теста фич Windows 11

Microsoft умудрилась случайно слить внутреннее приложение «StagingTool», которое сотрудники используют для тестирования ещё невыпущенных и скрытых функций операционной системы Windows 11.

Как правило, Microsoft тестирует экспериментальные фичи в публичных бета-версиях, однако ранее энтузиастам приходилось полагаться на сторонние инструменты, чтобы получить доступ к скрытым функциям, которые корпорация открыла не всем тестерам.

Случайный «выпуск» StagingTool произошёл во время мероприятия Microsoft, на котором сотрудники просили больше обратной связи от бета-тестеров Windows 11. Разработчики хотят, чтобы им помогли разобраться с оставшимися багами перед крупным обновлением.

Напомним, апдейт запланирован на сентябрь, а операционная система наконец получит нативную поддержку 7-Zip, RAR и GZ.

Пользователь Twitter/X под ником XenoPanther на днях опубликовал пост, в котором указал на валидные ссылки, ведущие на StagingTool:

 

Несмотря на то что Microsoft убрала утилиту из общего доступа спустя несколько часов, сообщество уже начало активно делиться StagingTool. Стоит отметить, что этот софт по функциональности очень похож на стороннее приложение ViveTool. Именно последним ранее пользовались энтузиасты для получения доступа к скрытым фичам.

StagingTool — инструмент командой строки, позволяющий включить отдельные возможности 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