На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

На Apple подали в суд из-за нежелания сканировать фото пользователей (CSAM)

Apple столкнулась с иском от 27-летней женщины, утверждающей, что она в юном возрасте подвергалась домогательствам со стороны одного из родственников. Основание для иска заключается в нежелании Apple реализовывать функциональность CSAM.

CSAM (Child Sexual Abuse Material — материалы сексуального характера, в которых фигурируют дети) изначально была придумана с целью вычислять и пресекать распространение подобного контента.

Как отмечает издание The New York Times, истец не видит желания Apple остановить распространение преступных материалов, что усугубляет психологическую травму жертв надругательств.

Принцип работы CSAM заключается в сканировании сохранённых в iCloud фотографий и видеозаписей пользователей. Ранее функциональность критиковали за потенциальное создание дополнительного бэкдора, которым власти могут воспользоваться для кибершпионажа.

Как утверждает 27-летняя женщина, подавшая на в суд на корпорацию, медиаматериалы с её участием утекли в Сеть.

По сей день истец получает уведомления от правоохранительных органов. В них её оповещают об обвинении новых лиц, у которых были обнаружены запрещённые материалы.

Настоящее имя истца неизвестно — она судится под псевдонимом. Тем не менее поверенный Джеймс Марш заявил, что около 2680 жертв подобного насилия могут иметь право на компенсацию.

Ранее мы писали про исследователей из Имперского колледжа Лондона, которые показали лёгкий способ обмануть систему сканирования медиаконтента.

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