Устранены критические уязвимости в RealPlayer

Устранены критические уязвимости в RealPlayer

Компания Real Networks выпустила четыре критических обновления для разных версий своего кроссплатформенного медиа плейера, воспроизводящего потоковое видео и аудио в интернете, сообщает Pc World.

По данным датской компании Secunia уязвимости RealPlayer позволяют злоумышленнику запускать инородный код на незащищенном компьютере, а также собирать конфиденциальную информацию.

Одна из угроз, связанная с обработкой фреймов в файлах .SWF, позволяет осуществить атаку, основанную на переполнении хипа. Три другие угрозы связаны с элементами управления ActiveX.

Real Networks представила на своем сайте подробную таблицу уязвимостей конкретных версий проигрывателя для разных платформ. Тогда как одним пользователям достаточно скачать патч, другим понадобится установить новую версию RealPlayer.

Уязвимости были обнаружены специалистами компании Secunia и независимым анонимным исследователем. Secunia расценивает обнаруженные недочеты как "крайне критические", что соответствует второму уровню риска в рейтинге компании.

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