Представлена централизованная база для проверки подлинности SSL-сертификатов

Представлена база для проверки подлинности SSL-сертификатов

Исследователи безопасности из университета Беркли объявили о создании некоммерческого сообщества ICSI Certificate Notary, которое будет поддерживать единую базу с информацией о валидности SSL-сертификатов.

Созданный сервис проверки сертификатов является попыткой решения ключевой архитектурной проблемы процесса сертификации - при компрометации одного из сотен центров сертификации, рушится вся цепочка доверия (злоумышленники могут сгенерировать сертификат длялюбого сайта, который будет воспринят всей системой как корректный). ICSI Certificate Notary позволяет выявлять такие обманные сертификаты на ранней стадии их появления, пишет opennet.ru.

На основе проведённой в течение года автоматизированной проверки, охватившей статистику по примерно 7.6 миллиардов SSL-соединений от 220 тысяч пользователей, собраны данные об около 500 тысячах сертификатов, используемых web-сайтами в сети. Данные накоплены с использованием нескольких независимых партнёрских систем, работающих в разных частях света. Информация обновляется в непрерывном цикле, что позволяет оперативно отследить факты компрометации сертификатов. Таким образом, используя ICSI Certificate Notary любой пользователь может убедиться, что сертификат, задействованный для создания SSL-соединения с заданным сайтом, выдан данному сайту, а не внедрён клиенту злоумышленниками для организации перехвата трафика.

Доступ к сервису организован в форме DNSBL. Проверка репутации сертификата осуществляется через отправку DNS-запроса в форме "хэш.notary.icsi.berkeley.edu", где хэш - SHA1-хэш от сертификата, валидность которого требуется проверить. В ответ будет возвращена TXT-запись с информацией о валидности сертификата, а также времени первой и последней проверки (например, "version=1 first_seen=15387 last_seen=15646 times_seen=260 validated=1"). Проверка сертификатов организована с задействованием поддерживаемого проектом Mozilla хранилища данных о корневых сертификатах. Интересно, что серверная часть организована с использованием оптимизированного для отдачи DNSBL зон DNS-сервера rbldnsd, созданного нашим соотечественником Михаилом Токаревым.

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