Mozilla совершенствует систему безопасности своих продуктов

Mozilla совершенствует систему безопасности своих продуктов

...

Компания Mozilla предпринимает попытки защитить свои приложения от хакерских вторжений, с помощью новой функции, определяющей характерное для злоумышленника поведение при попытке атаковать системы безопасности.

Согласно источнику, функция, получившая название «attack aware», что в переводе значит «предупреждение об атаке», будет включена во все приложения, выпускаемые компанией.

Итак, задумка разработчиков состоит в том, чтобы веб-приложения идентифицировали подозрительную деятельность пользователя.

Иными словами, приложения смогут определять, является ли то или иное действие намеренным или ошибочным и может ли оно угрожать системе безопасности. В случае обнаружения угрозы со стороны пользователя, например, тестирование на наличие уязвимостей, его дальнейшие действия будут заблокированы.

По словам исследователя в области безопасности Mozilla Майкла Коатса, метод детектирования основан на черных списках, в которые будут включены все характерные для злоумышленников действия при попытке атаковать систему. Важно заметить, что данная мера не будет заменять имеющееся специализированное программное обеспечение обнаружения и блокирования различных угроз. Она лишь призвана усилить его действие. Кроме того, он отметил, что для достижения эффективной работы функции, необходимо правильно определить точки отбора, которые помогут минимизировать вероятность ошибки.

В качестве примера можно взять такую угрозу как тестирование системы безопасности веб-сайта на возможность внедрения вредоносного SQL запроса. В данном случае может быть два варианта. Если в качестве ложного символа использовать апостроф (‘), то может быть масса ложных срабатываний, поскольку этот знак широко применяется. Но, если научить систему определять ложные значения в ссылке для изменения пароля, то уровень обнаружения атак будет выше, поскольку вряд ли рядовой пользователь будет изменять URL, сообщил исследователь.

Генеральный директор Veracode Крис Уисопал заметил, что ранее попытки использования подобного метода были предприняты на уровне сети, однако случаев успешного завершения пока не было. Но на уровне приложений, такой способ может быть эффективным и вероятность его реализации достаточно велика.

В настоящий момент Mozilla проводит тестирование и мониторинг откликов системы обнаружения атак.

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