Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Хранение и защита данных в Яндекс ID организованы в соответствии с требованиями Отраслевого стандарта защиты данных (ОСЗД). Это подтвердила независимая проверка, которую Яндекс ID прошёл этой осенью.

Проверку провели специалисты из компании Kept. Они использовали требования ОСЗД, которые предусматривают разностороннее изучение системы управления безопасностью и насчитывают 29 критериев.

Консультанты оценивали модель организации защиты данных в Яндекс ID, процессы управления, политику защиты информации, план мероприятий по отработке угроз и многое другое.

Отдельное направление проверки — работа с уязвимостями: как сервис их выявляет, что делается для их предотвращения, какие практики реагирования используются. В рамках проверки по каждому критерию эксперты изучили не только документы по процессам, но и фактические подтверждения их выполнения. 

По итогам проверки Яндекс ID суммарно получил 27,5 балла из 29. При этом минимальный порог составляет 18 баллов. Такой результат подтверждает, что система информационной безопасности в Яндекс ID работает эффективно: сервис прикладывает максимум усилий для надёжной защиты данных.

Независимые аудиты систем безопасности — регулярная практика в Яндексе. За год компания проходит около 40 подобных проверок.

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