Выявлена порция уязвимых SSH-ключей доступа к GitHub

Выявлена порция уязвимых SSH-ключей доступа к GitHub

Бен Кох (Ben Cox), инженер из компании CloudFlare, опубликовал результаты исследования надёжности SSH-ключей, используемых пользователями GitHub. Оценив 1.3 млн публичных ключей, которые размещены в открытом доступе и ассоциированы с аккаунтами GitHub, было выявлено, что до сих пор многие пользователи применяют ключи, сгенерированные в окружении Debian, содержащем пакет OpenSSL с неисправленной уязвимостью, в которой разработчики Debian комментированием двух строк кода поломали генератор случайных чисел.

Уязвимость даёт возможность предсказывать значение генератора случайных чисел и, соответственно, легко подбирать приватные ключи на основе публичных SSH-ключей (уязвимый OpenSSL позволяет генерировать только 32 тыс. вариантов ключей). Ошибка была внесена в 2006 году и устранена в мае 2008 года. Число пользователей GitHub с уязвимым SSH-ключом оказалось достаточно велико. Например, проблемные ключи были выявлены у разработчиков, имеющих право коммита в репозитории компаний Яндекс, Couchbase и Spotify, в проекты gov.uk, в кодовую базу Python, фреймворк Django и ruby gem. В настоящее время, GitHub уже отправил уведомления подверженным проблеме пользователям и заблокировал проблемные ключи, передает opennet.ru.

Кроме ключей, связанных с уязвимостью в OpenSSL, было выявлено несколько ключей подозрительно небольшого размера - семь ключей по 512 бит и два ключа по 256 бит. Подобный размер позволяет достаточно быстро выполнить подбор приватного ключа, например, на компьютере с процессором i5-2400 на подбор 512-битного ключа было потрачено менее трёх дней, а 256-битного - 25 минут. 

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