В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В среду Google выпустила Chrome 58 для Windows, Mac и Linux. В этом релизе устраняются 29 уязвимостей, включая проблему, которая делала пользователей уязвимыми к атаке подмены домена.

Напомним, что эту брешь обнаружил веб-разработчик Худонг Джэн (Xudong Zheng), ошибка заключается в использовании символов Unicode в именах доменов, обрабатываемых Punycode. Используя символы, которые могут выглядеть одинаково, но по-разному представлены в Punycode, злоумышленники могут подделывать легитимные сайты и использовать это в фишинговых атаках.

Эта уязвимость также была продемонстрирована исследователями Avanan в декабре 2016 года, когда они наткнулись на фишинг-атаки, нацеленные на пользователей электронной почты Office 365. 

«Используя символы Unicode, злоумышленники могут создать сайт, похожий на http: //www.pаypal.com/, но фактически имеющий адрес http: //www. xn--pypal-4ve.com/, таким образом они обходили антифишинговую защиту Office 365» - объясняют исследователи.

Google назвала эту уязвимость спуфинг URL в Omnibox, она получила идентификатор CVE-2017-5060. Обнаружение этой бреши принесло Худонгу Джэну 2 000 долларов.

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