Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Компания «ИнфоТеКС» выпустила новую версию ViPNet SafeBoot 3.2 (исполнение 2). Главное нововведение — возможность встраивания в ARM-платформы.

ViPNet SafeBoot 3 — это модуль доверенной загрузки, который сертифицирован ФСБ и ФСТЭК России и используется для проверки целостности компонентов компьютера и операционной системы на этапе загрузки.

Особое внимание в новой версии уделили ARM-платформам. Раньше заказчики часто отказывались от них, потому что было сложно пройти аттестацию рабочих мест: не хватало надёжных средств защиты на этапе загрузки ОС.

Теперь ViPNet SafeBoot 3.2 поддерживает ARM-платформы разных производителей и помогает решить эту проблему — создавая точку доверия к устройству и его системе.

Для работы на ARM-платформах ViPNet SafeBoot 3.2 требует наличия UEFI-окружения. Его можно реализовать с помощью EDK II — открытого проекта для создания UEFI-загрузчиков.

Сейчас модуль адаптирован для ARM-чипов Broadcom 2711/2837 и RockChip 3566/3568. Также добавили поддержку токенов и смарт-карт Форос и ESMART ГОСТ.

Разработчики обещают продолжать расширять список поддерживаемых ARM-платформ.

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