В MySQL обнаружены критические уязвимости повышения привилегий

В MySQL обнаружены критические уязвимости повышения привилегий

В MySQL обнаружены критические уязвимости повышения привилегий

В системах управления базами данных MySQL, MariaDB и PerconaDB найдены бреши в безопасности критического уровня, способные привести к повышению привилегий. Разработчики уже выпустили обновления, исправляющие их.

Уязвимости были найдены экспертом Dawid Golunski. В сентябре он обнаружил серьезную уязвимость, приводящую к произвольному выполнению кода в MySQL (CVE-2016-6662). Также исследователь отметил, что ему удалось обнаружить еще одну брешь, получившую идентификатор CVE-2016-6663, благодаря которой эксплуатация CVE-2016-6662 становилась гораздо проще.

На прошлой неделе, исследователь раскрыл подробности CVE-2016-6663, которую Oracle отслеживает, как CVE-2016-5616. Эта брешь позволяет локальному пользователю повысить привилегии и выполнить произвольный код с правами пользователя системы базы данных (например, "MySQL").

Согласно Golunski, злоумышленник может использовать одновременно CVE-2016-6663 и CVE-2016-6662 в качестве связки и таким образом полностью скомпрометировать целевую систему. Эксперт опубликовал видео, показывающее, как работает атака.

«Уязвимость CVE-2016-6663, например, может быть использована злоумышленниками в среде общего хостинга, где у каждого пользователя есть доступ только к определенной базе данных. Также эту брешь могут использовать хакеры, которым удалось взломать сайт и получить доступ к целевой системе как пользователь с низкими привилегиями» - объясняет Golunski.

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