Критическая уязвимость VMware эксплуатируется в кибератаках майнеров

Критическая уязвимость VMware эксплуатируется в кибератаках майнеров

Критическая уязвимость VMware эксплуатируется в кибератаках майнеров

В Сети появился PoC-эксплойт (proof-of-concept) для уязвимости VMware под идентификатором CVE-2022-22954. Эта брешь позволяет выполнить код удалённо и в настоящий момент активно используется в кибератаках злоумышленников, заражающих серверы майнерами криптовалюты.

О ряде багов, в числе которых был и CVE-2022-22954, мы писали в начале месяца. Дыра получила 9,8 балла по шкале CVSS, она затрагивает популярные продукты VMware Workspace ONE Access и VMware Identity Manager.

Разработчики уже выпустили патч и опубликовали инструкции, которые должны помочь снизить риски установки апдейтов для тех администраторов, которые не могут оперативно обновить системы.

Представители VMware отдельно подчёркивают важность патчинга именно CVE-2022-22954:

«Эту критическую уязвимость необходимо закрыть как можно скорее, опираясь на опубликованную в VMSA-2021-0011 информацию. Последствия эксплуатации этой бреши могут быть очень серьёзными».

Общедоступные сведения о рабочем эксплойте для CVE-2022-22954 появились в Twitter. Позже исследователи из Bad Packets, проводя сканирование уязвимых хостов, нашли доказательства попыток эксплуатации дыры в реальных атаках.

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