Апдейт KB5031445 для Windows 10 закрывает утечку памяти в ctfmon.exe

Апдейт KB5031445 для Windows 10 закрывает утечку памяти в ctfmon.exe

Апдейт KB5031445 для Windows 10 закрывает утечку памяти в ctfmon.exe

Microsoft выпустила предварительное обновление для Windows 10 22H2 под номером KB5031445, устраняющее проблему утечки памяти в процессе ctfmon.exe, а также ещё девять багов.

KB5031445 стал частью запланированного выпуска предварительных накопительных апдейтов, в которых нет патчей для уязвимостей (выпускается в четвёртый вторник каждого месяца).

Такие обновления помогают разработчикам тестировать готовящиеся к выходу функциональные возможности, которые дойдут до всех пользователей в традиционный вторник патчей.

После установки KB5031445 номер сборки Windows 10 22H2 должен быть таким — 19045.3636. Если вы хотите инсталлировать обновление вручную, можно загрузить его из специального каталога.

Прочие исправления в KB5031445 затронули:

  • проблему с сенсорными экранами.
  • баг утечки памяти в процессе ctfmon.exe.
  • реализована поддержка перехода на летнее время в Сирии.

С полным списком изменений можно ознакомиться на странице, посвящённой KB5031445.

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