Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Программный комплекс «Гарда Маскирование», разрабатываемый специалистами группы компаний «Гарда», соответствует 4 уровню доверия, что подтвердила ФСТЭК России. Таким образом, продукт может защищать системы организаций, не работающих с гостайной.

Задача «Гарда Маскирование», как можно судить по названию, — создавать маскированные копии баз данных без вмешательства в целостность БД. Этот подход помогает предотвратить утечки внутренних сведений при их передаче.

«Гарда Маскирование» может не только сканировать, но и классифицировать данные в определённой БД, а итогом работы системы является обезличивание ПДн и удаление конфиденциальной информации с полным сохранением структуры базы.

Продукт пригодится для защиты данных при их передаче разработчикам, тестировщикам, аналитикам и другим работникам, которым не требуется доступ к содержимому БД.

Специалисты считают, что подобные системы обезличивания данных необходимы компаниям, постоянно работающим с большим массивами информации, включая персональные данные.

К таким организациям относятся и банки, и ретейл-сфера, и телеком-операторы. По данным «Града Технологии», программный комплекс «Гарда Маскирование» показал отличные результаты в обнаружении ПДн, а также продемонстрировал приличную скорость обезличивания больших массивов информации.

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