Каждый десятый пользователь мобильных устройств сталкивается с угрозами

Каждый десятый пользователь мобильных устройств сталкивается с угрозами

Каждый десятый пользователь мобильных устройств сталкивается с угрозами

Согласно статистике, собранной Яндекс Браузером, предупреждения о потенциальных угрозах хотя бы раз в месяц видят 5,3% владельцев десктопов и ноутбуков и 11,4% пользователей мобильных устройств.

Наиболее распространенная угроза — это фишинговые ресурсы, которые пытаются выманить у пользователей персональные и платежные данные.

С такими сайтами как минимум раз в месяц сталкиваются 7,6% пользователей. Владельцы смартфонов подвергаются фишинговым атакам чаще — 9,6%, причем пользователи устройств на Android находятся в большей зоне риска, чем владельцы iPhone или iPad.

При этом владельцы Android-устройств чаще игнорируют предупреждения об угрозах (12,9%), чем пользователи iPhone (9,8%).

Второй по распространенности угрозой стали вредоносные и потенциально опасные файлы, загружаемые из интернета. На третьем месте — мошеннические интернет-магазины, которые либо не отправляют оплаченные товары, либо продают поддельную продукцию.

Схожую долю угроз составляют платные мобильные подписки, которые подключаются без ведома пользователя. При этом владельцы устройств на iOS чаще сталкиваются с мошенническими интернет-магазинами и платными подписками, чем пользователи Android.

Как показали данные Яндекса, пользователи десктопной версии браузера чаще сталкиваются с угрозами установки нежелательных программ, тогда как владельцы мобильных устройств — с мошенническими интернет-магазинами и платными подписками, оформленными без их согласия.

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