Microsoft выпустила патчи для уязвимости удаленного доступа

Microsoft выпустила патчи для уязвимости удаленного доступа

 Microsoft выпустила патчи для уязвимости удаленного доступа

Microsoft выпустила обновление безопасности для исправления уявзимости в протоколе Credential Security Support Provider (CredSSP), известной под идентификатором CVE-2018-0886, которая позволяет выполнить произвольный код. CredSSP используется в протоколе удаленного рабочего стола (Remote Desktop Protocol, RDP) и в работе службы удаленного управления Windows Remote Management (WinRM), что делает эту уязвимость широко распространенной.

Недостаток позволял злоумышленникам похищать учетные данные пользователей и выполнять код в целевой системе. Ранее представители Microsoft предупреждали, что любое приложение, которое поддерживает аутентификацию через CredSSP, может быть под угрозой.

Уязвимость обнаружили исследователи Preempt Security, которые отметили, что она затрагивает все версии Windows, поскольку RDP является самым популярным приложением для удаленного входа в систему. Кроме того, практически все корпоративные клиенты Microsoft используют RDP. Для противодействия этой угрозе Microsoft рекомендует обновить все RDP-клиенты через систему групповых политик. 

Как отметил старший исследователь безопасности Preempt Security Ярон Зинар, отключение соответствующих портов и служб приложений (RDP, DCE/RPC) будет блокировать атаку. Чтобы снизить вред от недостатка, эксперт порекомендовал правильно сегментировать сеть и не использовать ненужные порты и службы. Кроме того, риск атаки повышается с ростом числа привилегированных пользователей. Чтобы защитить сеть, нужно максимально сократить количество привилегированных учетных записей и использовать их только тогда, когда это действительно необходимо.

Натан Венцлер, главный стратег по безопасности AsTech, отметил, что, хотя Microsoft и обязаны исправить ошибку, многое зависит от добросовестности системных администраторов. А аналитик по безопасности компании Vectra Крис Моралес сообщил, что для успешного осуществления атаки должны быть соблюдены несколько условий.

“Самое главное, что злоумышленник должен находиться в сети между клиентами и серверами. Если ему уже удалось забраться в сеть настолько глубоко, появляется много возможностей для атаки. Например, преступник может найти учетные записи и взломать сервер”, — сказал Моралес.

Поэтому, по мнению Моралеса, данная уязвимость — одна из тех, что создает возможности для внутренней разведывательной деятельности. 

Напомним, что недавно Microsoft заявила, что Windows Defender ATP научился обнаруживать шпионскую программу FinFisher.

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