Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Уязвимости в аудиодекодерах чипсетов Qualcomm и MediaTek могут позволить злоумышленникам удалённо получить доступ к медиаматериалам и аудиопереговорам владельцев мобильных устройств на Android.

Согласно отчёту израильской компании Check Point, выявленные проблемы в безопасности могут служить отправной точкой при запуске атак с удалённым выполнением кода (RCE). Для эксплуатации киберпреступник должен отправить жертве специально созданный аудиофайл.

«Степень эксплуатации бреши может варьироваться от запуска вредоносной программы до получения доступа к мультимедийным файлам пользователя. В отдельных случаях атакующий может даже стримить с помощью камеры мобильного устройства», — пишут специалисты.

«Помимо этого, Android-приложение с низкими правами может использовать уязвимость для доступа к переговорам и данным жертвы».

Проблема затрагивает формат Apple Lossless Audio Codec (ALAC), который изначально разрабатывали купертиновцы (в 2011 году открыли его исходный код). С тех пор ряд разработчиков, среди которых Qualcomm и MediaTek, использовали ALAC для собственных аудиодекодеров.

Выявленные Check Point баги получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2021-0674 (5,5 балла по CVSS, MediaTek) — некорректная проверка ввода в декодере ALAC.
  • CVE-2021-0675 (7,8 балла по CVSS, MediaTek) — возможность локального повышения прав в декодере ALAC (берёт начало от проблемы записи за пределами границ).
  • CVE-2021-30351 (9,8 балла по CVSS, Qualcomm) — доступ к памяти за пределами границ из-за некорректной проверки числа фреймов.

Демонстрационный эксплойт Check Point позволяет как раз провести стрим с помощью камеры скомпрометированного смартфона.

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