Давняя уязвимость RoboForm вернула доступ к BTC-кошельку ценой в 3 миллиона

Давняя уязвимость RoboForm вернула доступ к BTC-кошельку ценой в 3 миллиона

Давняя уязвимость RoboForm вернула доступ к BTC-кошельку ценой в 3 миллиона

Обнаружив уязвимость в менеджере паролей RoboForm выпуска 2013 года, исследователи смогли восстановить ключ доступа к биткоин-кошельку. Его владелец рад вдвойне: за 11 лет его 43,6 BTC подорожали с $5,3 тыс. до $3 миллионов.

Двадцатизначный пароль, который он сгенерировал с помощью RoboForm, хранился в отдельном файле, зашифрованном с помощью TrueCrypt. В какой-то момент файл побился, и доступ к кошельку был потерян.

Безутешный владелец крипты обратился за помощью к известному в узких кругах умельцу, однако тот привык иметь дело с аппаратными криптокошельками вроде Trezor, а здесь речь шла о софте. Брутфорс с помощью скрипта для автоматизации подбора пароля казался трудновыполнимым, поэтому было решено поискать в RoboForm уязвимость, которая помогла бы решить проблему.

Специалист по взлому вместе с приятелем несколько месяцев занимался реверс-инжинирнгом, хотя знатоки убеждали его в безнадежности затеи. Наконец, было найдено то, что искали: как оказалось, генератор случайных чисел, который использовала версия RoboForm заказчика, привязывал результаты к дате и времени компьютера, что делало их предсказуемыми.

Нужно было также знать, из чего состоял пароль: заглавных / строчных букв, цифр, спецсимволов. При наличии всех этих параметров можно было, подменив дату и время, заставить RoboForm выдать нужный вариант ключа.

К сожалению, владелец криптокошелька плохо помнил, когда именно он поставил пароль и какие символы использовал. Просмотр журнала показал, что первые биткоины появились в кошельке 14 апреля 2013 года; исследователи также изучили другие пароли, созданные заказчиком с помощью RoboForm, и начали экспериментировать.

Методом проб и ошибок правильный вариант был получен. Специалисты торжественно вручили утерянный ключ хозяину, взяв немного крипты за труды, и опубликовали видео о том, как они восстанавливали пароль.

 

RoboForm разработки Siber Systems одним из первых появился на рынке менеджеров паролей; в настоящее время на его счету более 6 млн пользователей. Генератор случайных чисел, слабостью которого воспользовались исследователи, подкрутили или заменили в 2015 году, с выпуском сборки 7.9.14 продукта.

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