Защитить всех и каждого: 5 методов cybersecyrity для биометрии в Big Data системах

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес, защита информации, Security, безопасность

Вчера мы писали, что cybersecurity биометрии пока не слишком надежна: обмануть можно как дактилоскопический сканер на смартфоне, так и крупную систему больших данных (Big Data). Сегодня поговорим о мерах обеспечения информационной безопасности биометрических данных: многофакторной аутентификации, защите цифровых шаблонов и кратной верификации. А также расскажем, когда государственная цифровизация в России намерена заменить бумажные паспорта пластиковыми карточками с биометрическими чипами. Что такое биометрический шаблон и зачем он нужен в Big Data системе Напомним, что шаблон биометрических персональных данных (БПД), который генерируется при регистрации пользователя в системе биометрии, по сути, является паролем для входа в среду. Он создается при регистрации в системе, а при последующем использовании текущие БПД сравниваются с заранее сохраненным образцом. Поэтому цифровой шаблон должен быть защищен так, чтобы его Далее …

Полный Deep Fake: как обмануть систему биометрии на базе Big Data и Machine Learning

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес, защита информации, Security, безопасность, машинное обучение, Machine Learning

Сравнив между собой наиболее популярные методы биометрии, сегодня мы подробнее рассмотрим, насколько они устойчивы к фальсификациям. Читайте в этой статье, как хакеры обманывают сканер отпечатков пальцев, путают Big Data системы уличной видеоаналитики и выдают себя за другое лицо с помощью модной технологии машинного обучения (Machine Learning) под названием Deep Fake. От телефона до видеоаналитики Big Data: 7 реальных примеров взлома биометрических систем Начнем с метода распознавания лиц в Big Data системах уличного видеонаблюдения. Существующие алгоритмы Machine Learning могут успешно распознать человека даже по 70% лица, например, если он частично скрылся под медицинской маской. Очки, головные уборы, борода и усы снижают точность распознавания примерно с 95% до 92%. При этом такие способы маскировки повышают вероятность ложного срабатывания (ошибка 1-го рода по Далее …

Какая биометрия лучше: сравнительный обзор биометрических методов на базе Big Data и Machine Learning

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес, защита информации, Security, безопасность, машинное обучение, Machine Learning, биометрия, биометрические методы

Продолжая рассматривать уязвимости биометрических систем, сегодня мы поговорим про отличия разных методов биометрии. Проанализируем быстроту их работы и устойчивость к фальсификации, а также используемые технологии Big Data и Machine Learning. Кроме того, сравним ставшие привычными способы идентификации личности по фотографии лица, снимкам глаз, отпечаткам пальцев и ладоней с более «экзотическими» методами: по запаху, сердцебиению и внутренним вибрациям. Cравнительный анализ 5 самых популярных способов биометрической идентификации Прежде всего, перечислим современные методы биометрии [1]: распознавание физиологических признаков человеческого тела, которые не существенно меняются со временем и остаются с их носителем в течение всей его жизни (отпечатки пальце, лицо, радужная оболочка и сетчатка глаза, ладони, уши, ДНК); исследование поведенческих характеристик, динамика которых постоянна на протяжении долгого времени вследствие постоянного повторения этих процессов (речь, Далее …

Насколько уязвимы биометрические Big Data системы: причины ошибок и метрики их измерения

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес, защита информации, Security, безопасность, машинное обучение, Machine Learning

В прошлой статье мы рассказывали о самых крупных утечках данных из биометрических Big Data систем в России и за рубежом. Сегодня рассмотрим характерные уязвимости биометрии: естественные ограничения методов идентификации личности с помощью машинного обучения (Machine Learning, ML) и целенаправленные атаки. 2 главные уязвимости биометрических Big Data систем на базе Machine Learning Прежде всего отметим, что для биометрических систем характерны те же факторы возникновения рисков, как и для любого Big Data проекта. В частности, здесь мы анализировали, почему случаются утечки данных: в основном, виноваты люди (сторонние хакеры или внутренние пользователи), инфраструктурные проблемы, уязвимости программного обеспечения или сторонние сервисы. Однако, помимо этих причин, биометрии свойственны специфические проблемы, непосредственно связанные с самими алгоритмами распознавания личности на базе методов машинного обучения. Поэтому их называют Далее …

Как потерять лицо: утечки биометрических данных – новая угроза Big Data систем

Cybersecurity, Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес, банк, защита информации, Security, безопасность

В то время, как нацпрограма «Цифровая экономика» активно продвигает использование биометрических персональных данных россиян в качестве основных идентификаторов для государственных Big Data систем и коммерческих сервисов, информация продолжает утекать. В этой статье мы собрали наиболее крупные инциденты с утечками данных из биометрических систем в России и за рубежом. Как утекают биометрические персональные данные: 7 ярких примеров за последние 5 лет В августе 2019 года в открытом доступе оказалось более 27,8 миллионов записей суммарным объемом 23 Гб, включая биометрическую информацию (отпечатки пальцев и фотографии), незашифрованные логины и пароли пользователей, журналы посетителей, сведения об уровне доступа и персональные данные сотрудников организаций. Эта база данных принадлежит южнокорейской компании Suprema, разработчику системы контроля и управления доступом Biostar 2. Данный продукт используется для контроля доступа Далее …

Как оценить стоимость прогноза Machine Learning и не только: строим confusion matrix

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, Machine Learning, машинное обучение, бизнес, ритейл

Мы уже рассказывали, как машинное обучение применяется для прогнозирования будущих событий в финансовом секторе, нефтегазовой промышленности, логистике, HR-менеджменте, девелопменте, страховании, муниципальном управлении, маркетинге, ритейле и других отраслях экономики. Сегодня рассмотрим еще несколько практических примеров такого приложения Machine Learning и в этом контексте разберем одно из ключевых понятий Data Science по оценке моделей. Читайте в нашей статье, что такое матрица ошибок (confusion matrix) и как она помогает измерить эффективность используемых ML-алгоритмов и других инструментов бизнес-аналитики, оценив потенциальные убытки и выгоды от возможных сценариев будущего в задаче прогнозирования спроса. От ритейла до банка: 5 примеров применения Big Data и Machine Learning в задачах прогнозирования спроса и предложения Вообще сегодня задача прогнозирования спроса стала довольно обыденным приложением методов Machine Learning (ML) в реальном Далее …

Умная недвижимость: Big Data, Machine Learning и IoT в девелопменте

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, Wi-Fi, IoT, город

Цифровизация различных прикладных отраслей продолжается — сегодня мы нашли для вас интересные кейсы, как большие данные, машинное обучение и интернет вещей используется в жилой и коммерческой недвижимости. Чем Big Data, Machine Learning и Internet Of Things (IoT) полезны строителям и риелторам, и каким образом внедрение этих технологий поможет потребителям. Big Data для прогнозирования спроса на недвижимость Собрав данные о взаимодействии пользователей с сайтами агентств недвижимости и строительных компаний, результаты соцопросов, статистику о городском населении, экономические обзоры, планы развития городских территорий и транспортной системы, можно предсказать потребности клиентов в различных видах недвижимости на будущем [1]. Например, чтобы определить в каких районах Москвы будет востребована жилая недвижимость через 10–20 лет, специалисты компании Smartis с помощью анализа больших данных прогнозируют наибольший спрос в Химках, Долгопрудном, Люберцах и Бутово. Далее …

Логистика высокой частоты: 5 примеров успешного использования RFID-технологий – интернет вещей (IoT) в России и за рубежом

логистика, ритейл, бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, IoT, RFID

Мы уже писали, как радиочастотные метки применяются в машиностроении, нефтегазовой отрасли, сельском хозяйстве и сфере безопасности. Продолжая серию публикаций об интернете вещей(IoT), мы представляем вам 5 кейсов отечественных и зарубежных компаний по использованию RFID-технологий в логистике и складском учете. RFID в легкой промышленности: международная логистика Немецкий производитель и продавец одежды, компания Gerry Weber развернула RFID-систему из портальных считывателей и меток на упакованной в коробки одежде. Считыватели собирают информацию о товарах перед их уходом со склада. Идентификаторы продукта автоматически передаются в корпоративную систему управления поставками и становятся доступны внешним контрагентам: оператору складов и международной логистической фирме. Когда товары приходят на склад, их идентификаторы автоматически сравниваются с кодами в системе управления поставками. Коробки отправляются на один склад, одежда на вешалках – на Далее …

Радиочастотный интернет вещей в промышленности: как, где и зачем используются RFID-метки – 5 практических кейсов российских и зарубежных компаний

бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, IoT, RFID, нефтянка, нефтегазовая промышленность, промышленность, производство, машиностроение

Продолжая тему интернета вещей, мы нашли еще 5 примеров успешного применения RFID-меток в промышленности: машиностроении, нефтегазовой отрасли, сельском хозяйстве и для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях. Сегодня в нашем материале отечественные и зарубежные компании делятся своим опытом использования этих технологий Internet Of Things. RFID на производстве реактивных двигателей Зарубежное предприятие по производству реактивных двигателей внедрило RFID-технологии для оптимизации использования инструментов станками с числовым программным управлением (ЧПУ), чтобы вовремя определить момент замены режущего инструмента. До внедрения RFID-системы операторы вручную для каждого инструмента записывали в журнал его стартовые данные (пресеты), вводя информацию с клавиатуры. Пресеты позволяют судить о том, как долго инструмент можно будет использовать, не опасаясь за качество обработки материалов. Ручной ввод занимал время оператора и являлся причиной ошибок. Теперь данные Далее …

Как интернет вещей и большие данные увеличивают прибыль оффлайн-магазинов: 5 практических кейсов

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, ритейл, бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, Wi-Fi, IoT

Интернет вещей (Internet Of Things) считает покупателей торговых центров, а средства больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) превращают эти цифры в реальную выгоду для бизнеса. Мы нашли еще 5 примеров успешного использования этих технологий в ритейле и делимся с вами опытом отечественных и зарубежных компаний. Интернет вещей на витрине Аптечные сети Chambers’s Apothecary в США внедрили ценники с NFC-метками и QR-кодами. Считав эти метки своим смартфоном, покупатель автоматически получит подробную информацию о товаре: инструкцию, отзывы, описание показаний и противопоказаний к применению и т.д. В свою очередь, в корпоративную систему предприятия попадают данные о частоте считывания меток. Это позволяет сотрудникам компании выявить самые популярные места расположения товаров, чтобы поместить туда нужную продукцию [1]. Цифровые примерочные Американская сеть магазинов Далее …