Баг в Signal для iOS позволяет обойти процесс аутентификации

Баг в Signal для iOS позволяет обойти процесс аутентификации

Баг в Signal для iOS позволяет обойти процесс аутентификации

В iOS-версии защищенного мессенджера Signal обнаружен недостаток, позволяющий обойти процесс аутентификации для доступа к приложению. Данная уязвимость затрагивает 2.23.1.1 и более ранние версии приложения.

Вся суть бреши сводится к определенной последовательности действий, благодаря которой можно обойти защиту паролем и TouchID. Изначально эксперт обнаружил данный баг в версии Signal 2.23, после чего разработчики выпустили обновление 2.23.1.1, которое, к сожалению, не до конца устранило брешь (обойти экран блокировки можно было с помощью другой последовательности).

Лишь после выпуска 2.23.2 мессенджеру удалось избавиться от досадного недостатка. Для воспроизведения бага в версии 2.23 нужно выполнить следующие шаги:

  • Открыть Signal;
  • Нажать кнопку отмены;
  • Нажать кнопку «Домой»;
  • Снова открыть Signal;
  • Теперь вы можете получить доступ к главному окну приложения без ввода пароля или использования TouchID.

В версии 2.23.1.1 последовательность меняется на следующую:

  • Открыть Signal;
  • Нажать кнопку отмены;
  • Нажать кнопку «Домой»;
  • Двойное нажатие кнопки «Домой»;
  • Закрыть приложение Signal;
  • Открыть приложение Signal;
  • Нажать кнопку отмены;
  • Нажать кнопку «Домой»;
  • Открыть Signal;
  • Готово.

Исследователь опубликовал видео, демонстрирующие концепцию бага.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru