IoT-приложения для мобильных устройств имеют множество дыр

IoT-приложения для мобильных устройств имеют множество дыр

IoT-приложения для мобильных устройств имеют множество дыр

Аудит безопасности приложений IoT для мобильных устройств, доступных в официальных магазинах, выявил, что технология защиты мира IoT еще далека от совершенства. Команда Pradeo Security сделала выборку из 100 приложений для iOS и Android, разработанных для управления связанными объектами вроде нагревателей, освещения, дверных замков, детских мониторов и камер видеонаблюдения.

Результаты этого аудита показали, что каждое седьмое приложение (15%) из Google Play и App Store уязвимо для перехвата информации. В частности, эксперты отметили полную незащищенность этих программ от атак вида «человек посередине» (man-in-the-middle).

Каждое двенадцатое приложение (8%) каким-либо образом подключены к несертифицированным серверам.

«Некоторые из используемых сертификатов истекли и доступны в Сети. Любой, кто купит их, получит доступ ко всем данным», — предупреждают в Pradeo.

Команда Pradeo также обнаружила, что подавляющее большинство приложений компрометируют обрабатываемые ими данные. Вот небольшая статистика по данным, которые могут «слить» эти программы:

  • Содержимое файла приложения — 81% приложений.
  • Информация об оборудовании (производитель устройства, коммерческое название, состояние батареи и прочее) — 73% приложений.
  • Информация об устройстве (номер версии ОС и т.п.) — 73% приложений.
  • Временные файлы — 38%.
  • Информация о сети (поставщик услуг, код страны и прочее) — 27%.
  • Видео и аудио записи — 19%.
  • Файлы, поступающие из статических данных приложения — 19%.
  • Геолокация — 12%.
  • Сетевая информация (IP-адрес, 2D-адрес, состояние подключения Wi-Fi) — 12%.
  • Идентификаторы устройств (IMEI) — 8%.

Pradeo Security сообщила вендорам о проблемах безопасности.

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