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.

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru