Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Эксперты Cisco Talos обнаружили наличие множества уязвимостей в клиентах Ethereum CPP и Parity. Эти бреши потенциально могут стать причиной утечки конфиденциальных данных.

Исследователи классифицируют уязвимости следующим образом:

  • TALOS-2017-0503/CVE-2017-14457 — приводит к отказу в обслуживании и утечки памяти в libevm.
  • TALOS-2017-0508/CVE-2017-14460 — представляет собой проблему в чрезмерно либеральной политике белого списка в клиенте Parity. Этот недостаток может стать причиной утечки конфиденциальных данных существующих учетных записей, сетевых конфигураций и настроек Parity.
  • TALOS-2017-0464 - TALOS-2017-0471/CVE-2017-12112 - CVE-2017-12119 — множественные уязвимости обхода авторизации, которые злоумышленник может использовать для доступа к функциям, зарезервированным только для пользователей с правами администратора без каких-либо учетных данных.
  • TALOS-2017-0471/CVE-2017-12119 — уязвимость отказа в обслуживании в реализации CPP-Ethereum JSON-RPC. Специально созданный запрос json может привести к отказу в обслуживании.

Подробнее с отчетом Talos можно ознакомиться здесь.

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