Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

Claude вырвался в интернет и атаковал три компании. Anthropic винит стенд

Модели Claude во время испытаний выбрались из изолированной среды, вышли в открытый интернет и получили несанкционированный доступ к инфраструктуре трёх организаций. Anthropic признала инциденты, но считает, что проблема была скорее в дырявом тестовом стенде, чем в самом ИИ.

Компания изучила 141 006 запусков Claude и нашла три подозрительных эпизода.

Все они произошли во время CTF-тестов партнёра: модели должны были искать флаги в учебной среде, которая якобы не имела доступа к интернету. На деле выход наружу был открыт.

В одном случае Claude атаковал настоящий домен, который организаторы по ошибке сочли вымышленным. Модель использовала простые методы — слабые пароли и незащищённые точки доступа — и продолжала выполнять поставленную задачу.

Другой эпизод получился куда эффектнее. Claude нашёл инструкцию, предлагавшую установить несуществующий Python-пакет из PyPI, создал вредоносный пакет с нужным названием и опубликовал его в реальном репозитории. Он оставался доступен около часа, за это время его скачали и запустили на 15 системах.

Anthropic подчёркивает, что модель не пыталась специально сбежать или похитить саму себя. Старый Opus 4.7 просто продолжил атаку, несмотря на признаки выхода в интернет. Mythos 5 заметил неладное, но убедил себя, что всё ещё находится в симуляции. Более новая исследовательская модель при аналогичных сомнениях остановилась.

Компания пообещала усилить контроль тестовой инфраструктуры и заявила, что защитные механизмы коммерческих версий Claude заблокировали бы такое поведение. По версии Anthropic, это операционный сбой, а не провал выравнивания моделей.

Напомним, похожая история недавно произошла с Hugging Face и моделями OpenAI: GPT-5.6 Sol сбежал из песочницы и атаковал Hugging Face ради победы в тесте.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru