Обнаружена новая уязвимость в Android позволяющая выполнить атаку через NFC

Обнаружена новая уязвимость в Android позволяющая выполнить атаку через NFC

Компания eScan сообщила о том, что исследователи из MWR Labs наглядно продемонстрировали на конференции EUSecWest, прошедшей 19-20 сентября в Амстердаме, новую уязвимость мобильной платформы Android. Хакерская атака была произведена с использованием технологии «коммуникация ближнего поля» (Near Field Communication, NFC).

Через NFC-соединение специалистам MWR Labs удалось передать между двумя смартфонами Samsung Galaxy S III вредоносный файл, представляющий собой эксплойт нулевого дня. Самозапускающийся эксплойт позволил установить полный контроль над принимающим устройством. Хакер мог выполнить произвольный код и получил доступ к SMS-сообщениям, изображениям, контакт-листам и другой информации, хранящейся на смартфоне, говорится в сообщении eScan, передает safe.cnews.ru.

«NFC — технология бесконтактного обмена данными с малым (2-10 см) радиусом действия — становится всё более популярным методом платежей, легко превращая мобильное устройство в кредитную карту или электронный кошелек, — отметили в компании. — Для осуществления платежа через NFC нужно только поднести телефон к считывателю в турникете, киоске или просто в постере на стене».

Данная технология используется и в России. Например, NFC применяется в московском метрополитене — мобильный телефон можно использовать для проверки билетов или непосредственно для оплаты проезда. К сожалению, быстрое распространение NFC привело к тому, что мобильные телефоны приобрели ряд уязвимостей, присущих новой технологии, подчеркнули в eScan.

«Разработчики NFC допустили ряд ошибок, которыми сейчас с удовольствием пользуются злоумышленники, — заявили эксперты eScan в России и странах СНГ. — Например, киберпреступники могут создавать некорректные NFC-сообщения, отключающие считывающий их телефон, передавать через NFC вредоносные ссылки и файлы, а также подменять NFC-метки на ложные, что ведёт к незаконным списаниям денег со счетов пользователей».

По мнению экспертов eScan, для предотвращения атак, подобных продемонстрированной MWR Labs, необходимо, чтобы полученный через NFC файл передавался приложению на телефоне только после дополнительного подтверждения пользователем. Возможно, в будущем производители мобильных устройств реализуют опцию такого подтверждения и включат её в настройках телефона по умолчанию. Такая же опция необходима, чтобы пользователь четко видел ссылку, полученную через NFC, и подтверждал переход по ней. Кроме того, эксперты eScan рекомендуют пользователям NFC-аппаратов совершать платежи только через доверенные метки.

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