Лаборатория Касперского обещает $100 000 за найденные уязвимости

Лаборатория Касперского обещает $100 000 за найденные уязвимости

Лаборатория Касперского обещает $100 000 за найденные уязвимости

«Лаборатория Касперского» в 20 раз увеличила вознаграждение в рамках своей программы bug bounty. Теперь за обнаружение наиболее серьёзных уязвимостей в основных продуктах компании можно получить до 100 тысяч долларов США. Этот шаг стал одним из первых этапов реализации программы информационной открытости Global Transparency Initiative, о запуске которой «Лаборатория Касперского» объявила в октябре 2017 года.

Максимальная награда предусмотрена в случае обнаружения программных ошибок, которые позволяют удалённо выполнить какой-либо код через канал обновления продуктовых баз, – например, втайне от пользователя запустить вредоносный код в процессе с высокими привилегиями (при этом код должен оставаться активным после перезагрузки системы).

При нахождении уязвимостей, допускающих другие варианты удалённого выполнения кода, исследователи могут рассчитывать на вознаграждение в размере от 5 до 20 тысяч долларов США (в зависимости от сложности найденной бреши). Также денежные выплаты предусмотрены при обнаружении багов, позволяющих повысить локальные привилегии или ведущих к раскрытию конфиденциальных данных.

В поиске ранее неизвестных уязвимостей могут участвовать все члены международной платформы HackerOne, являющейся партнёром «Лаборатории Касперского» в программе bug bounty. Критические бреши будут искать в двух основных продуктах компании: Kaspersky Internet Security 2019 (новейшая бета-версия) и Kaspersky Endpoint Security 11 (новейшая бета-версия), работающих на ОС Windows 8.1 и выше.

Подробные детали и требования программы bug bounty «Лаборатории Касперского» можно узнать здесь: https://hackerone.com/kaspersky.

Комментируя повышение вознаграждения в программе bug bounty, Евгений Касперский отметил:

«Находить и закрывать уязвимости – очевидный приоритет для компании. Поэтому мы приглашаем независимых исследователей присоединиться к проверке наших продуктов. Обеспечение целостности кода – фундамент нашего бизнеса и недавно запущенной программы информационной открытости».

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