Juniper Networks выпустит второй патч

Juniper Networks выпустит второй патч

Juniper Networks выпустит второй патч

Компания Juniper Networks опубликовала новые данные о странном бекдоре, который обнаружили в коде операционной системы ScreenOS в середине декабря 2015 года. Сообщается, что по итогам проверки из системы будет удалены генераторы случайных чисел Dual Elliptic Curve (Dual_EC) и ANSI X9.31.

Пока расследованием появления в системе ScreenOS стороннего кода занимаются спецслужбы США, компания Juniper Networks провела собственное расследование.

Напомню, что в коде ScreenOS обнаружили сразу две вредоносные модификации. Первая позволяет установить несанкционированный удаленный доступ к устройству, посредством  SSH или Telnet. Эксплуатация данной бреши может привести к полной компрометации устройства. Вторая проблема еще серьезнее. Сообщается, что она позволяет хакеру получить полный доступ к системе и расшифровывать VPN-трафик, проходящий через ScreenOS  и аппаратную платформу NetScreen.

Компания Juniper Networks спешно устранила обе проблемы, однако никаких подробностей о найденных бэкдорах не раскрывала. Многие эксперты в области информационной безопасности принялись анализировать случившееся самостоятельно. И многие, включая инженера Google – Адама Ленгли (Adam Langley), пришли к выводу, что проблема, скорее всего, касается криптографически стойкого генератора псевдослучайных чисел (Dual Elliptic Curve Deterministic Random Bit Generator, Dual EC DRBG). Дело в том, что в 2013 году АНБ уже создало бекдор для алгоритма шифрования и заплатило компании RSA 10 млн долларов, за внедрение бекдора в ее инструментарии, пишет xakep.ru.

Новое сообщение от Juniper Networks подтверждает теории экспертов. Представители компании сообщают, что ими был проведен повторный детальный аудит кода операционных систем ScreenOS и Junos OS. Никаких новых инородных элементов в коде выявлено не было. Более того, инженеры компании убеждены, что повторение случившегося маловероятно: внедрить в Junos OS сторонний код практически невозможно.

Тем не менее, компания приняла решение выпустить еще один патч и исключить из состава ОС Dual_EC и ANSI X9.31, заменив их «тем же генератором случайных чисел, который широко используется в серии продуктов на базе Junos OS». Обновление будет представлено в первой половине 2016 года.

Представители компании отказались подтвердить или опровергнуть связь VPN-бэкдора с генератором случайных чисел. Остается только догадываться, решило руководство Juniper Networks перестраховаться, или эксперты были правы, и работа бэкдора действительно сопряжена с Dual_EC.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru