Власти получат возможность принудительно относить объекты КИИ к значимым

Власти получат возможность принудительно относить объекты КИИ к значимым

Власти получат возможность принудительно относить объекты КИИ к значимым

Минцифры России предложило внести ряд изменений в Федеральный закон от 26 июля 2017 года № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации». Они позволят властям определять по каждой отрасли типы ИТ-систем, которые необходимо относить к значимым объектам КИИ (ЗОКИИ).

Как отмечает ведомство, законопроект в настоящее время уже внесли в Госдуму. При наделении инфосистем статусом ЗОКИИ будут учитываться отраслевые особенности.

Таким объектам обозначат сроки перехода на российские продукты, соблюдение которых проконтролируют отраслевые ведомства. При этом будет учитываться готовность отечественных систем.

Минцифры России видит проблему в том, что сейчас сам собственник объекта КИИ решает, относить его к значимым или нет. Само собой, ряд компаний стараются пренебречь этим, минимизируя число относящихся к значимым объектам КИИ систем.

Предложенный законопроект установит уникальный перечень объектов для каждой отрасли. Все они в обязательном порядке должны будут использовать российский софт и радиоэлектронную продукцию.

Минцифры ставит перед законопроектом следующие цели:

  • Переход на российские продукты;
  • Обеспечение безопасности значимых объектов КИИ.

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