Небезопасная загрузка библиотек Microsoft — новый вектор для атаки

Небезопасная загрузка библиотек Microsoft — новый вектор для атаки

Небезопасная загрузка библиотек Microsoft — новый вектор для атаки

Опубликовано исследование, в котором подробно описывается вектор удаленной атаки для класса уязвимостей в продуктах Microsoft. Эти бреши существуют из-за того, как приложения загружают внешние библиотеки.

Проблема, вызванная небезопасными практиками программирования, может способствовать проведению атак с предварительной загрузкой DLL. Это может позволить злоумышленнику удаленно выполнить произвольный код с правами пользователя, запускающего уязвимое приложение. Атаку можно совершить в момент, когда пользователь открывает файл из ненадежного источника.

Утверждается, что уязвимость существует из-за того, что приложения пропускают некорректный путь при загрузке внешней библиотеки. Microsoft выпустила руководство для разработчиков, в котором разъясняется, как правильно использовать доступные интерфейсы прикладного программирования для предотвращения возникновения уязвимостей подобного класса.

Также компания обращается к сторонним поставщикам через программу исследований уязвимостей Microsoft (Microsoft Vulnerability Research Program), чтобы проинформировать их о наличии противодействия подобным брешам в операционной системе. Кроме этого, Microsoft активно изучает, какие еще приложения компании могут быть затронуты.

Стоит также упомянуть, что Microsoft выпустила инструмент, позволяющий системным администраторам снизить риск этого нового вектора атаки, изменив поведение загрузки библиотеки в системе или отдельных приложениях.

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