Утилита для кеширования memcached используется для DoS-атак

Утилита для кеширования memcached используется для DoS-атак

Утилита для кеширования memcached используется для DoS-атак

У злоумышленников обнаружился новый вектор DOS-атак, благодаря которому им удалось осуществить кибератаки, достигающие сотен гигабит в секунду в Азии, Северной Америке и Европе. Киберпреступники использовали утилиту для кеширования memcached.

Бывший генеральный директор Internet Systems Consortium, а ныне главный архитектор Akamai Барри Равиндран Грин (Barry Raveendran Greene) в своем блоге подробно рассказал об этой атаке, отметив, что в ее ходе может показаться, что входящий трафик поступает от маршрутизатора поставщика услуг.

Эксплуатируемая в атаке утилита не должна быть установлена в системах, обращенных в Сеть, так как  у нее нет механизмов защиты. Тем не менее, как отметили представители SANS, Cloudflare, Arbor Networks и Akamai, им удалось обнаружить множество используемых экземпляров memcached.

«Очевидно, что благодаря неправильным настройкам memcached открыта для доступа из Сети», — пишет эксперт SANS Йоханнес Ульрих.

Механизм, используемый злоумышленниками, заключался в том, чтобы отправить memcached запрос статистики по UDP, по-видимому, исходящий от IP-адреса жертвы, подвергшейся спуфингу. Запрос статистики составляет 15 байтов, но ответ может иметь размер от 1500 до сотен килобайт.

Таким образом, отправляя множество 15-байтных запросов memcached можно добиться отказа в обслуживании.

Qrator Labs пишет, что жертве такой атаки прежде всего нужно заблокировать весь трафик с порта 11211. Системным же администраторам необходимо настроить memcached на невохможность прослушивания по UDP.

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