Уязвимость в телефонном адаптере может использоваться для мошенничества

Уязвимость в телефонном адаптере может использоваться для мошенничества

 Компания TransNexus опубликовала результаты исследований, согласно которым уязвимость в популярном аналоговом телефонном адаптере Analog Telephone Adapted (ATA) позволяет хакерам выкрасть логины и пароли SIP (протокол установления сессии). Потенциально жертвами злоумышленников могут стать сотни тысяч подписчиков SIP.

 

Эксперты утверждают, что украденные учётные данные могут использоваться злоумышленниками для массового мошенничества.

Кибератаки, описанные TransNexus, проблема не только потребителей, но и поставщиков услуг.

Обнаружить взлом крайне сложно. Устройство продолжает функционировать, но теряет связь с сервером поставщика услуг.

В случае обнаружения взлома, поставщику услуг следует связаться с каждой жертвой, чтобы выполнить возврат к заводским настройкам.

Полная версия доклада “VoIP Theft of Service: Protecting Your Network” доступна здесь (требуется регистрация).

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