В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В легитимном драйвере, который является частью антивирусных продуктов Avast и AVG, нашли опасные уязвимости, остававшиеся незамеченными на протяжении многих лет. Речь идёт о aswArPot.sys, антируткит-драйвере уровня ядра.

На проблемы в безопасности указал Касиф Декель, специалист компании SentinelOne. В отчёте эксперт приводит следующую информацию:

«Эти уязвимости позволяют условному атакующему повысить права, отключить установленные в системе антивирусы, перезаписать системные компоненты и даже повредить ОС».

В общей сложности Декель насчитал две уязвимости, получившие идентификаторы CVE-2022-26522 и CVE-2022-26523. Судя по всему, бреши появились в версии Avast 12.1, которая была выпущена в июне 2016 года.

Баги затрагивают драйвер aswArPot.sys, а более конкретно — обработчик соединения сокета, позволяя запустить код на уровне ядра от пользователя с ограниченными правами. Эксплуатация дыр также может привести к сбою в работе операционной системе и даже к BSoD.

 

По словам представителей Avast, антивирусная компания устранила описанные уязвимости с выходом версии 22.1 (релиз состоялся 8 февраля 2022 года). Кстати, другая уязвимость в том же драйвере используется в атаках шифровальщика AvosLocker, который с её помощью обходит антивирусную защиту.

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