Apple оспаривает требования Лондона открыть доступ к данным в iCloud

Apple оспаривает требования Лондона открыть доступ к данным в iCloud

Apple оспаривает требования Лондона открыть доступ к данным в iCloud

Apple подала апелляцию в Трибунал по надзору за следственными полномочиями (Investigatory Powers Tribunal, IPT) с целью оспорить требования властей Великобритании внедрить бэкдор для доступа к зашифрованным файлам в iCloud.

Как сообщает Financial Times, инстанция теперь должна определить, являются ли требования законными. Если их признают нелегитимным, Apple сможет сохранить пользовательские данные в безопасности.

Как мы писали в начале февраля, британские власти направили Apple требование обеспечить бэкдор для доступа ко всему контенту, загружаемому пользователями iCloud по всему миру.

После получения распоряжения Apple приостановила поддержку Advanced Data Protection в Великобритании, а теперь пытается полностью нивелировать указания Лондона.

Британские власти не подтверждают и не опровергают наличие требований. Однако если суд примет сторону Туманного Альбиона, это может повлиять не только на пользователей iCloud в отдельно взятой стране, но и на безопасность данных владельцев «яблочных» устройств по всему миру.

Официальных комментариев от техногиганта из Купертино пока не было.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru