D-Link устранила уязвимости в маршрутизаторах

D-Link устранила уязвимости в маршрутизаторах

Компания D-Link признала существование уязвимостей в некоторых моделях маршрутизаторов, и выпустила обновленные прошивки, позволяющие устранить обнаруженные проблемы. Их причиной стала небезопасная реализация управляющего протокола Home Network Administration Protocol (HNAP), что давало возможность изменения настроек устройства неавторизованным пользователям.

Производителю понадобилось несколько дней, чтобы отреагировать на сообщение об уязвимости, появившееся на сайте SourceSec Security Research. Одновременно с этой информацией в сеть была выложена программа HNAP0wn, с помощью которой можно перехватить удаленное управление маршрутизатором с такой уязвимостью.. Мнения самой компании и SourceSec о масштабе проблемы разошлись. Хакеры полагают, что под подозрением находятся все маршрутизаторы, которые выпускались D-Link с 2006 года, тогда как производитель подтвердил уязвимость только для нескольких моделей.

В официальном перечне уязвимого оборудования оказались маршрутизаторы DIR-855 (версия A2), DIR-655 (версии с A1 до A4) и DIR-635 (версия B). Затронуты оказались также три модели, выпуск которых уже прекращен – это DIR-615 (версии B1, B2 и B3), DIR-635 (версия A) и DI-634M (версия B1). Для всех вышеуказанных моделей на фирменном сайте поддержки доступны исправленные прошивки.

источник

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