Самыми уязвимыми ОС названы Maс OS X, iOS и Linux

Самыми уязвимыми ОС названы Mac OS X, iOS и Linux

Самыми «дырявыми» операционными системами названы Apple Mac OS X и iOS. Это следует из отчета, подготовленного компанией GFI. Она специализируется на защите корпоративных сетей от информационных угроз. Согласно GFI, первое место по количеству уязвимостей заняло семейство операционных систем Apple OS X для настольных компьютеров и ноутбуков.

На втором месте другая ОС компании Apple — iOS, для мобильных устройств. Третье место заняло все семейство операционных систем на ядре Linux.

Далее в списке GFI следуют операционные системы Microsoft Windows. Таким образом, Windows не входит в первую тройку самых «дырявых» систем, согласно методологии GFI.

Важно отметить, однако, что аналитики GFI не стали выделять отдельные версии Apple OS X, iOS и Linux, а привели общее количество уязвимостей для этих семейств, в то время как в случае с Windows количество уязвимостей было приведено по отдельности для каждой версии, передает cnews.ru.

Если же объединить все приведенные в таблице версии Windows, то общее количество уязвимостей в этом семействе составит 248, и Windows окажется на первом месте с большим отрывом от OS X. Настольная ОС компании Apple, в свою очередь, займет второе место, а Linux не войдет в первую тройку.

В компании GFI не объяснили, почему рейтинг составлен таким способом.

В таблице GFI также приведены критические уязвимости, уязвимости среднего и низкого уровней опасности. По количеству критических дыр первое место занимает, согласно методологии GFI, опять же Apple OS X, второе — iOS, а третье — Windows Server 2008, а не Linux.

 

Количество новых уязвимостей в 2014 г. в операционных системах

 

По количеству уязвимостей низкого уровня опасности первое место принадлежит мобильной iOS компании Apple, используемой в iPhone, iPad и iPod touch. Второе место — Linux, третье — OS X. Примечательно, что, согласно методологии GFI, ни одна версия Windows не содержит уязвимости низкого уровня опасности.

 

Количество вносимых в базу данных NVD уязвимостей по годам

 

Данные компания берет из национальной базы данных уязвимостей в программном обеспечении, National Vulnerability Database (NVD). В 2014 г. она была пополнена 7038 записями, то есть примерно по 19 уязвимостей на каждый день прошедшего года. Из них 24% носили критический характер.

Для сравнения, в 2013 г, в NVD была внесена информация о 4794 уязвимостях, а в 2012 г. — о 4347. Аналитики указывают на рост количества обнаруживаемых уязвимостей в последние три года. При этом в 2014 г. рост приобрел экспоненциальный характер. С чем это связано, аналитики не объясняют.

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