Тысячи инсталляций etcd сливают секретные ключи в Сеть

Тысячи инсталляций etcd сливают секретные ключи в Сеть

Тысячи инсталляций etcd сливают секретные ключи в Сеть

Тысячи серверов, использующих распределенное Key-Value хранилище Etcd, публично раскрывают данные пользователей. Как отметил исследователь Джованни Кольясо, с помощью поисковика Shodan ему удалось найти в общей сложности 2 284 сервера, которые раскрывали пароли и ключи.

О своей находке Кольясо написал в блоге, уточнив, что минимум 750 Мбайт данных доступны в интернете.

Etcd запускается на каждой машине кластера и обеспечивает общий доступ практически ко всем данным в масштабе всего кластера. До версии 2.1 etcd было полностью открытой системой, и любой, у кого есть доступ к API, мог менять ключи.

Джованни Кольясо, дабы проверить свои выводы, написал скрипт, который вызывал API etcd и запрашивал загрузку всех общедоступных ключей.

GET http://< ip address >:2379/v2/keys/?recursive=true

Скрипт продемонстрировал, что у тысяч серверов имеются проблемы. В частности, дальнейшее исследование показало, что в утекших данных содержатся «пароли для баз данных, секретные ключи AWS, ключи API многих серверов».

Таким образом, были загружены 8781 паролей, 650 секретных AWS-ключей, 23 секретных ключа для других сервисов и 8 закрытых ключей.

«Я не проводил тестирование этих данных, так что не могу сказать, работают ли они», — заявил исследователь.

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