Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Видимо, что-то пошло не так с идеей раскрытия исходного кода медиаплеера Winamp. Спустя всего месяц после загрузки внутренностей софта на GitHub разработчики решили удалить весь репозиторий.

Если перейти по ссылке, где раньше располагался исходный код Winamp, видим сообщение «у этой организации нет публичного репозитория». Как пишет The Register, удаление странно совпало с предложением включить в разработку код Shoutcast DNAS, а также кодеки Microsoft и Intel.

 

Изначально разработчики просили сообщество поучаствовать в доработке плеера, поскольку у самих, насколько можно судить, не было возможности уделять много времени Winamp.

Например, после выпуска версии Winamp 5.666 в 2013 году разработчики свернули свой проект, а два года назад вышла первая стабильная версия Winamp за четыре года.

Отметим, что исходный код разработчики выложили под лицензией Winamp Collaborative License (WCL) Version 1.0, которая прямо запрещает форки:

«Вы не можете создавать, поддерживать и распространять форки версий этого программного обеспечения».

Этот пункт, кстати, смутил ряд пользователей, поскольку нарушал правила самой площадки GitHub. Hackaday, например, заметил, что это нельзя даже назвать открытием исходного кода.

Помимо внутренностей Winamp, в репозитории можно было найти копию серверного кода Shoutcast Distributed Network Audio Server (DNAS).

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