За баги в умных устройствах Яндекс теперь можно получить миллион рублей

За баги в умных устройствах Яндекс теперь можно получить миллион рублей

За баги в умных устройствах Яндекс теперь можно получить миллион рублей

Программа bug bounty для «умных» устройств от Яндекс теперь дополнена новинками прошлого года: Станция Дуо Макс, Миди и ТВ Станция. ИТ-гигант также увеличил максимальную сумму вознаграждения – с 600 тыс. до миллиона рублей.

В Яндексе рассчитывают, что новые условия помогут привлечь больше «белых хакеров», которые будут пытаться проверить устройства на прочность. Конечная сумма выплачиваемых вознаграждений будет зависеть от степени опасности найденных багов.

Кроме того, корпорация подняла сумму за бреши в других девайсах: Станции Мини с часами или Станции Макс. Подробнее с условиями программы по поиску уязвимостей можно ознакомиться на соответствующем сайте.

Представители Яндекса отметили, что подход компании к bug bounty помогает постоянно повышать надёжность сервисов и вовремя узнавать о киберрисках.

Напомним, в 2023 году Яндекс инвестировал в кибербезопасность 6 млрд рублей. Эта цифра более чем в два раза превышает аналогичные вложения за 2022-й.

В январе также стало известно, что Яндекс ID предотвратил 50 млн подозрительных попыток входа за прошлый год.

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