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.

Дешёвая поддельная вышка позволяет следить за абонентами 5G

Исследователи из i2CAT Foundation, Университета Мурсии и NEC Laboratories Europe собрали недорогой инструмент 5G-Shark, который заманивает смартфоны на поддельную базовую станцию. Без глушилок, хитрых пакетов и предупреждений на экране телефон сам цепляется за фейковую вышку, считая её подходящей сетью.

Разработка использует открытую программную платформу и доступное SDR-оборудование.

Фальшивая станция объявляет высокий приоритет и достаточно сильный сигнал, после чего находящийся поблизости смартфон может автоматически переключиться на неё в режиме ожидания.

Как показало исследование 5G-Shark, протестированные сети почти всегда скрывали постоянный идентификатор абонента, ради чего 5G и должен был отправить классические IMSI-catcher в музей. Но временные идентификаторы GUTI некоторые операторы выдавали почти последовательно.

Учёные собрали 3742 идентификатора в сетях трёх операторов. В отдельных случаях до 84-96% последовательных регистраций одного абонента удавалось связать только по значению GUTI. У оператора, который распределял номера случайнее, показатель упал до 7%.

На слежке сюрпризы не закончились. Поддельная станция отправляла смартфонам сообщения Registration Reject и заставляла Samsung Galaxy S23 откатываться в ограниченный режим 3G без интернета, бесконечно пытаться зарегистрироваться либо намертво подвешивать модем до ручной перезагрузки.


Авторы считают, что часть проблем заложена в самом протоколе: смартфон вынужден обрабатывать некоторые команды ещё до установления защищённого соединения. Другие дыры появились из-за решений операторов и производителей оборудования.

Впрочем, объявлять весь 5G дырявым пока рано. Работа опубликована как препринт и ещё не прошла рецензирование, тесты проводились только на семи собственных устройствах исследователей, а атака требует находиться рядом с целью.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru