Adobe выпускает исправления для программного обеспечения Reader

Adobe выпускает исправления для программного обеспечения Reader

Adobe выпустила обновление для популярного программного обеспечения Reader, в котором производитель устранил шесть ранее выявленных уязвимостей. Некоторые из уязвимостей были признаны высококритичными еще в конце 2011 года и компания обещала закрыть их как можно скорее.



 Среди устраненных уязвимостей есть и та, что активно эксплуатировалась хакерами, атаковавшими американские компании, работающие в оборонной сфере, в частности Boeing и Lockheed Martin. В случае с Reader 9 эта уязвимость была устранена еще в декабре, а вот для Reader 10 соответствующий патч появился лишь сейчас. Сообщается, что в случае с десятой версией уязвимость работала на всех платформах и обходила защищенную среду исполнения Reader, так называемую "песочницу", сообщает cybersecurity.ru.

В Adobe говорят, что закрыли уязвимости для ОС Windows, Linux и Mac, хотя реальные хакерские атаки до сих пор затрагивали только Windows. По словам представителей компании, анализ кода Reader показал, что в указанной уязвимости крылись фактически два бага, которые были успешно ликвидированы.

Четыре других уязвимости также обозначены компанией как критически опасные, а их эксплуатация вела к возможности несанкционированного получения доступа к пользовательской информации или заражению целевого компьютера вредоносным ПО.

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