Apple закрыла в QuickTime сразу 9 уязвимостей

Apple закрыла в QuickTime сразу 9 уязвимостей

Apple выпустила обновленную версию видеопроигрывателя QuickTime. В QuickTime 7.5.5 устранены сразу 9 уязвимостей, которые позволяли проводить DoS-атаки или выполнять злонамеренный код в скомпрометированной системе.

На сегодня доступны исправленные версии доступны как для MacOS X, так и для Windows. Загрузить новинку можно с сайта компании или через систему Apple Software Update. В Apple сообщают, что один из устраненных багов касался уязвимости в стороннем видеокодеке Indeo v5.

При помощи данной уязвимости злоумышленник мог выполнить злонамеренный код в системе во время просмотра специально сконструированного видеоролика. Еще одна серьезная уязвимость касалась многострадального механизма QTVR (QuickTime Virtual Reality), который Apple в последний год уже неоднократно латала. На сей раз уязвимость в QTVR приводила к аварийному завершению исполнения программы и всех подсистем, связанных с QiuckTime, коих в MacOS насчитывается немало.

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