Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Минувшей осенью в eBPF-фреймворке, встроенном в ядро Linux, объявились две уязвимости, позволяющие перехватить поток управления и выполнить любой код с правами root. Решив проблему, разработчики опубликовали подробности и PoC.

Обе уязвимости связаны с обработкой пакетов, передаваемых с использованием сокетов AF_XDP. Степень угрозы в обоих случаях оценена в 7,8 балла CVSS (как высокая).

Как оказалось, при выполнении функций xsk_map_delete_elem (CVE-2024-56614) и devmap_map_delete_elem (CVE-2024-56615) может возникнуть целочисленное переполнение — ситуация, провоцирующая запись за границами буфера.

Подобная ошибка может повлечь нарушение целостности памяти и в случае эксплойта позволяет захватить контроль над ядром и выполнить вредоносный код на этом уровне. Практика показывает, что незакрытые уязвимости в eBPF также грозят внедрением руткита.

Похожая уязвимость чуть позже была найдена в ksmbd-модуле ядра Linux (CVE-2024-56626). Ее тоже пофиксили, а затем обнародовали и выложили PoC-эксплойт.

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