iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

Разработчик обнаружил, что у пользователей устройств Apple могут появиться проблемы с конфиденциальностью - приложения могут получать метаданные изображений и, следовательно, историю местоположений.

«Если приложение получает разрешение на доступ к библиотеке изображений, оно также получит полный доступ ко всем метаданным изображений, включая точное местоположение. Это серьезная проблема, касающаяся конфиденциальности, так как теперь любое стороннее приложение, выполняющее функции камеры, также получит полный доступ ко всем фотографиям и местоположениям в библиотеке изображений», - объясняет подробнее Феликс Краузе (Felix Krause), основатель Fastlane.Tools.

Теперь можно легко получить метаданные изображения пользователя:

```objective-c
PHFetchResult *photos = [PHAsset fetchAssetsWithMediaType:PHAssetMediaTypeImage options:nil];
for (PHAsset *asset in photos) {
    if ([asset location]) {
        // Access the full location, speed, full picture, camera model, etc. here
    }
}
```

Краузе выложил доказательство концепции (proof-of-concept) этой проблемы на GitHub, на его создание, по словам Краузе, у него ушло менее часа.

Более того, помимо местоположения из изображений можно получить следующие данные:

  • Физическая скорость, с которой делался снимок или видео (как быстро перемещалась камера);
  • Модель камеры;
  • Точная дата и время.

Эксперт утверждает, что Apple нужно пересмотреть политику, касающуюся разрешений, либо предоставить пользователю выбор - какому приложению разрешить доступ к метаданным изображений.

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.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru