Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Аппаратный кошелек, предназначенный для хранения криптовалют и рекламируемый производителем как защищенный от несанкционированного доступа, был взломан 15-летним жителем Британии.

Как пишет в своем блоге взломавший устройство Салим Рашид, ему удалось написать код, который предоставил бэкдор-доступ к Ledger Nano S, устройству стоимостью 100 долларов, которое купили миллионы людей по всему миру. Британец утверждает, что это позволит злоумышленнику опустошить кошельки пользователей.

Разработчики устройства утверждают, что уже выпустили исправление этого недостатка. Однако есть основания полагать, что этот баг также затрагивает и другую модель — Nano Blue.

«Патч для Nano Blue придется подождать несколько недель», — заявил представитель компании.

В феврале мы также сообщали о критической уязвимости в аппаратном криптокошельке Ledger. С помощью этой дыры злоумышленник может похитить криптовалюту пользователей, подменив кошелек получателя.

Уязвимость можно использовать в момент подключения Ledger к Сети для того, чтобы отправить средства или загрузить адрес получателя. Поскольку Ledger-кошельки создают отображаемый адрес с помощью JavaScript, вредоносная программа может подменить их кошельком злоумышленника. Таким образом реализуется атака типа «Человек посередине» (Man-in-the-Middle Attack).

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