Раскрыта уязвимость в Facebook, позволяющая удалить любое видео с сайта

Раскрыта уязвимость в Facebook, позволяющая удалить любое видео с сайта

Раскрыта уязвимость в Facebook, позволяющая удалить любое видео с сайта

Facebook выплатил исследователю 10 000 $ за обнаруженную уязвимость, которая позволяла удаленно удалить любое видео с сайта.

Эксперт Дэн Меламед (Dan Melamed) сообщил об этой бреши Facebook еще летом. Однако только в понедельник он раскрыл подробности, касающиеся этой уязвимости.

Дэн обнаружил, что видео, загруженные на страницу публичного мероприятия на Facebook имеют присвоенный им идентификатор. Размещая видео на странице, эксперт мог заменить его идентификатор на идентификатор видео, которое он хотел удалить, таким образом прикрепив это видео к своему посту. Далее все, что нужно было сделать исследователю, это удалить свое сообщение и целевое видео удалялось тоже.

Идентификатор видео можно легко получить из его URL. Злоумышленник может перехватить собственный запрос загрузки видео и заменить идентификатор.

Помимо удаления видео, тот же метод может быть использован для отключения комментариев под атакуемым видео. Это можно было сделать с помощью опции "Выключать комментарии" в том же самом выпадающем меню, в котором находится опция "Удалить сообщение".

Эксперты даже опубликовали видео, подтверждающее наличие уязвимости и демонстрирующее ее эксплуатацию.

Facebook потребовалось всего несколько дней после получения отчета эксперта, чтобы исправить брешь. Самому исследователю соцсеть решила выплатить 10 000 $ в качестве вознаграждения.

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