В Oracle WebLogic обнаружена критическая уязвимость

В Oracle WebLogic обнаружена критическая уязвимость

Компания Oracle выпустила уведомление об обнаружении критической уязвимости в серверном ПО WebLogic, а также о том, что код, эксплуатирующий эту уязвимость уже циркулирует по Сети.

Как отмечается в распространённом сообщении, вредоносный код позволяет в теории нанести необратимый ущерб данным на уязвимой системе, при этом для эксплуатации уязвимости не требуется знать ни имени пользователя, ни пароля доступа.

Патч ещё не выпущен: Oracle рекомендует системным администраторам пока задействовать обходные пути, обещая выпустить заплатку в самое ближайшее время.

IDG New Service отмечает, что это первый для Oracle случай за последние три года, когда компании приходится распространять сообщения об обнаруженных уязвимостях. С тех пор, как компания наладила регулярный выпуск заплаток, подобного не происходило.

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