В России разработали способ удалить свой биометрический след

В России разработали способ удалить свой биометрический след

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.

UDV NTA 2.0 подключила генеративный ИИ к анализу сетевых атак

UDV Group выпустила UDV NTA 2.0 — новую версию системы анализа сетевого трафика с ИИ-ассистентом. Он должен помочь аналитикам SOC быстрее понимать, что именно происходит в сети и насколько обнаруженная активность опасна для конкретной компании.

Обычная NTA видит подозрительные соединения, отклонения и признаки атак, но не всегда понимает, что перед ней: вторжение или очередной хитрый бизнес-процесс, о котором забыли предупредить безопасников.

Новый ассистент учитывает внутренние регламенты, критичность активов, особенности инфраструктуры и работы организации, после чего помогает расставить приоритеты и предлагает варианты реагирования.

UDV Group называет разработку первым российским NTA-решением с генеративным ИИ. По замыслу компании, ассистент должен сократить поток нерелевантных срабатываний и избавить специалистов от части ручной рутины.

Одним ИИ обновление не ограничилось. UDV NTA 2.0 научилась проверять IP-адреса, домены, URL и хеши по встроенным или пользовательским репутационным спискам.

Сигнатурный анализ теперь учитывает положение узла относительно периметра, а переработанная логика обнаружения DNS-туннелей должна выдавать меньше ложных тревог.

Разработчики также ускорили проактивный поиск угроз. На нагруженных инсталляциях список сетевых сессий загружается в десятки раз быстрее, подсчёт по фильтрам ускорился на 20%, а потребление оперативной памяти сократилось вдвое.

Кроме того, система получила поиск по частичному совпадению доменов и поддержку новых корпоративных и промышленных протоколов, включая Modbus RTU over TCP, Regul, SSDP, mDNS, LLMNR, RTSP, PTP и протоколы Zabbix.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru