Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры России запускает второй этап программы bug bounty, распространив ее на все ресурсы и системы электронного правительства. Мероприятие продлится 12 месяцев, за выявление критической уязвимости можно будет получить до 1 млн рублей.

Находки багхантеров, как и прежде, будут оцениваться по уровню опасности. Предельные суммы выплат в категориях «средняя» и «высокая» увеличены до 100 тыс. и 300 тыс. руб. соответственно. За выявление уязвимости низкой степени опасности теперь можно получить до 30 тыс. рублей.

Проверить защищенность систем можно будет на платформах BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365 Bug Bounty. Обновленный список объектов для поиска уязвимостей выглядит следующим образом:

  • «Госуслуги»;
  • Единая система идентификации и аутентификации (ЕСИА);
  • Единая биометрическая система (ГИС ЕБС);
  • Платформа обратной связи;
  • Система межведомственного электронного взаимодействия;
  • Национальная система управления данными;
  • Единая информационная система управления кадровым составом государственной гражданской службы;
  • Головной удостоверяющий центр;
  • Единая система нормативной справочной информации.

«Масштабный проект сфокусировал внимание госсектора и частных компаний на поиске уязвимостей во внешней инфраструктуре с помощью независимых исследователей, — отметил по случаю Евгений Волошин, директор департамента анализа защищенности и противодействия мошенничеству BI.ZONE. — С момента запуска первого этапа в России в несколько раз увеличилось количество программ багбаунти, и проект Минцифры оказал на это большое влияние».

Напомним, первый этап bug bounty от Минцифры проходил с февраля по май этого года. Тогда более 8 тыс. человек проверяли на прочность «Госуслуги» и ЕСИА. В итоге было выявлено и устранено 37 уязвимостей; багхантерам суммарно выплатили 1,95 млн рублей.

В 2022 году количество попыток взлома госресурсов, по оценке BI.ZONE, увеличилось на 80% в сравнении с 2021-м. В Совбезе РФ рост числа кибератак на тот момент связали с неадекватной защищенностью таких объектов. Появилось даже предложение пересадить их на спецхостинг.

В этом году этот тренд в рунете, подогреваемый хактивизмом, продолжается. Так, недавно, во время осенних выборов, злоумышленники попытались нарушить работу федеральной системы электронного голосования (ДЭГ).

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