На сайте icq.com найдены XSS уязвимости

На сайте icq.com найдены XSS уязвимости

Несколько дней назад на сайте icq.com было найдены две xss уязвимости, причем обе активные. 
Одна из уже закрытых уязвимостей имела места в профиле пользователей, в поле “О себе” вашего номера. Непосредственно из ICQ клиента можно было написать JS-код, который соответственно на странице сайта успешно выполнялся ( http://www.icq.com/user_profile/%Ваш_номер%/ ). Сейчас уязвимость закрыта, при чём отключением этого сервиса, то есть сейчас на любой номер выдается ошибка 404, но работает старый вид профилей ( http://www.icq.com/people/about_me.php?uin=%Ваш_номер% ).

Вторая уязвимость присутствовала в сервисе блогов ( http://blogs.icq.com/blogs/ ), причем недостаточно фильтровалось именно тело сообщения.

Однако похищенный cookies не позволяли ни поменять пароль ни войти на сайт, так как по всей видимости имели привязку к IP-адресу. Казалось бы в этом случае XSS уязвимости абсолютно бесполезно, но не тут то было. На самом деле на icq.com присутствует ещё один тип уязвимостей, менее используемый, однако не менее опасный, это CSRF уязвимости. Суть уязмиости заключалась в устновке секретных вопросов\ответов на номер, это возможно сделать прямой ссылкой:

https://www.icq.com/password/setqa_tx.php?qtype=user&qa1=custom&userq=%Вопрос%&answer1=%Ответ%&submit=Submit&zqq=

В свзяке с XSS уязвимостью вопросы можно было установить фактически любому пользователю icq.com

habrahabr.ru

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