Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple выпустила очередную порцию обновлений с патчами для операционных систем iOS и macOS. По словам корпорации, одна из уязвимостей в мобильной ОС уже может использоваться в атаках на владельцев iPhone.

В общей сложности разработчики устранили в iOS и iPadOS 16 уязвимостей, при этом особенно выделив проблему под идентификатором CVE-2024-23296.

Последняя затрагивает RTKit и приводит к повреждению памяти. Именно ее, по данным Apple, злоумышленники могут эксплуатировать в реальных кибератаках.

RTKit представляет собой встроенную систему, работающую в режиме реального времени практически на всех устройствах Apple. В последнее время киберпреступники использовали ее для обхода защиты памяти ядра.

Разработчики уточнили, что CVE-2024-23296 угрожает более ранним версиям операционных систем, поэтому им пришлось портировать патчи в версиях iOS 16.7.8 и iPadOS 16.7.8.

Актуальные релизы систем получили свои обновления, устраняющие 14 уязвимостей. Закрытые баги могут привести к выполнению кода, раскрытию данных и сбою в работе ОС.

В macOS Sonoma, macOS Ventura и macOS Monterey девелоперы также устранили возможность выполнения кода, повышения прав и несанкционированного доступа к данным.

Напомним, в начале месяца мы писали о тестировании ИИ-функций в Safari 18. На днях также выяснилось, что Apple не особо следит за правилами использования API для снятия цифровых отпечатков.

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