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.

Квантовый прорыв Microsoft поставили под вопрос из-за ошибок в Python-коде

Квантовая программа Microsoft получила новую порцию неприятной критики не из-за сверхсложного оборудования, а из-за куда более банальной вещи — кода на Python. В журнале Nature вышла критика исследования Microsoft по топологическим кубитам на основе майорановских мод.

Именно на эту технологию компания делает большую ставку, рассчитывая создать коммерческий квантовый суперкомпьютер уже к 2029 году.

Авторы критики утверждают, что в программной обработке экспериментальных данных были ошибки. По их версии, скрипты некорректно работали с массивами данных и фактически отбрасывали шумные или противоречивые измерения, оставляя только те результаты, которые подтверждали наличие так называемого топологического зазора.

Если говорить проще: исследователи считают, что заявленный квантовый прорыв мог быть не результатом физического эксперимента, а следствием неудачной обработки данных.

Microsoft с этим категорически не согласна. В корпорации заявили, что речь идёт максимум о незначительной аномалии в скриптах, которая не меняет сути эксперимента. Технический руководитель Microsoft Quantum Hardware Четан Наяк напомнил, что DARPA после независимой оценки перевела Microsoft в финальную фазу своей квантовой инициативы.

Ситуация болезненна ещё и потому, что у квантового подразделения Microsoft уже была похожая история. В 2021 году компания отозвала знаковую научную работу 2018 года о майорановских частицах после того, как независимые физики нашли проблемы с обработкой данных.

Теперь скандал вспыхнул снова на фоне недавней презентации процессора Majorana 2 и ускорения планов Microsoft: компания перенесла ожидание коммерческого квантового суперкомпьютера с 2035 на 2029 год.

Пока Microsoft уверяет, что всё под контролем. Но если критики правы, ошибка в нескольких строках кода может оказаться куда серьёзнее, чем сбой в лабораторном оборудовании.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru