Российские хранилища кода хотят привести к общему ИБ-знаменателю

Российские хранилища кода хотят привести к общему ИБ-знаменателю

Российские хранилища кода хотят привести к общему ИБ-знаменателю

Минцифры РФ отказалось от идеи создания единого репозитория открытого кода и вместо этого готовит свод требований к решениям на рынке, в том числе по ИБ. Новые планы регулятора были раскрыты на форуме «ПРОФ-IT», проходящем в Сколково.

Строительство российского аналога GitHub было задумано несколько лет назад. Правительство даже определило сроки, однако запуск проекта все время откладывали из-за отсутствия финансирования.

В итоге в Минцифры созрело другое предложение: не строить платформу с нуля, а разместить национальный репозиторий кода у одного из игроков рынка. Эта идея, видимо, тоже провалилась.

«Сейчас совместно с заинтересованными ведомствами и организациями мы работаем над концепцией создания и развития экосистемы репозиториев, находящихся на территории и в юрисдикции РФ», — заявили «Ъ» в министерстве в ответ на запрос о комментарии.

Опрошенные репортером эксперты в целом одобрили новую инициативу чиновников. Централизация хранения кодов, по их мнению, повышает риски, так как сбой или взлом в этом случае затронут множество проектов.

Распределенные системы тоже не застрахованы от таких ЧП, но урон будет меньше. Однако степень защищенности данных в частных хранилищах зависит от усердия владельца платформы, и унификация требований по ИБ в этой сфере — в принципе, благая идея, если только они не будут слишком жесткими и не превратятся в обязанность.

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