Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд

Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд

Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд

Компания Positive Technologies представила аудированную финансовую отчетность по МСФО за 2023 год. Итоговые показатели даже несколько превысили ожидания: чистая прибыль (NIC) — 8,7 млрд руб., объем отгрузок — 25,5 млрд рублей.

Предварительные управленческие данные (неаудированная отчетность) были опубликованы месяц назад. По расчетам, NIC должен был составить 8,5 млрд руб., объем оплаченных (до 31 марта 2024) отгрузок — 25,3 млрд рублей.

В итоге оба основных показателя продемонстрировали рост на 76%. Валовая прибыль отгрузок (без НДС, бонусов партнерам по программе PT Financial Services и других прямых расходов) увеличилась на 72%, до 23,7 млрд руб. (95% общего объема отгрузок). Продажи услуг ИБ и расширенной техподдержки возросли более чем в два раза, до 3,3 млрд рублей.

ИБ-компания также поделилась своими успехами на фондовом рынке. Объем акций в свободном обращении в 2023 году увеличился до 19,5%, число акционеров возросло в два раза (до 205 тыс.), среднегодовой объем торгов — в пять раз.

Капитализация за год увеличилась на 59%, до 133 млрд руб., а сейчас приближается к 185 млрд: за I квартал 2024 года цены на акции PT повысились на 40%. За все время торгов на Мосбирже (с декабря 2021 года) рыночная стоимость акций компании возросла в четыре раза.

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