Исследователи рассказали об уязвимостях в сервисе Dropbox

Исследователи рассказали об уязвимостях в сервисе Dropbox

Специалисты по защите информации рассказали на симпозиуме USENIX Security о трех способах получения несанкционированного доступа к чужим данным, которые оказались возможны благодаря изъянам в системе безопасности популярной службы хранения файлов и электронных документов, основанной на "облачных" технологиях.

Необходимо сразу сказать, что атаки на Dropbox были разработаны еще в прошлом году, и исследователи сознательно не предавали результаты своих изысканий огласке до тех пор, пока отверстия в защите не были закрыты. Соответственно, на данный момент клиентам сервиса уже ничто не угрожает.

Первая атака основывалась на подмене хэш-значений, использующихся для идентификации элементов данных, которые хранятся в "облаке". Эти значения генерируются и проверяются системами Dropbox, чтобы определять, имеется ли уже в хранилище тот или иной файл - дабы не плодить дубликаты, сервис не загружает объекты повторно. До закрытия уязвимости в случае успешной проверки служба попросту устанавливала связь между учетной записью и файлом, позволяя таким образом любому случайному лицу привязать данные к своему аккаунту и свободно извлечь информацию из "облака". В силу природы систем распределенных вычислений владелец этих сведений ни о чем даже не подозревал.

Вторая атака предполагала предварительную кражу т.н. идентификатора хоста - 128-битного ключа, генерируемого сервисом для опознавания своих клиентов. При создании такого ключа используются имя пользователя, а также время и дата. Если потенциальному злоумышленнику удавалось завладеть идентификатором, он мог подменить им свой собственный - и получить от "облака" полный список принадлежащих жертве файлов с правом на их извлечение. Для этого нужно было лишь провести повторную синхронизацию учетной записи.

Третья атака эксплуатировала одну из функций Dropbox - возможность запрашивать данные по зашифрованному соединению через прямой URL. Для получения интересующего объекта злоумышленнику нужно было лишь знать хэш-значение фрагмента информации и любой существующий идентификатор хоста - не обязательно тот, который был ассоциирован с учетной записью владельца данных. Впрочем, эту последнюю атаку Dropbox все же мог распознать ввиду несоответствия файлов и аккаунтов.

Таким образом, уязвимости открывали возможности для довольно успешного и в то же время не слишком трудозатратного хищения конфиденциальных сведений, а также для сокрытия информации в распределенной среде (модифицированный Dropbox-клиент мог позволить загрузить файлы без ассоциации с каким-либо аккаунтом, и впоследствии их можно было получить из-под любой учетной записи). Все это вновь подтверждает, что "облако" может быть далеко не самым безопасным местом для хранения информации, если надлежащие меры защиты не приняты - а полагаться клиенту в этой ситуации приходится уже не на себя, а исключительно на добропорядочность и профессионализм сотрудников того или иного сервиса.

PC World

Письмо автору

" />

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