Более миллиона маршрутизаторов уязвимы к обходу аутентификации

Более миллиона маршрутизаторов уязвимы к обходу аутентификации

Более миллиона маршрутизаторов уязвимы к обходу аутентификации

Более миллиона маршрутизаторов, использующих технологию GPON, уязвимы из-за ошибки, которая помогает обойти аутентификацию. Баг можно проэксплуатировать путем модификации URL-адреса в адресной строке браузера, что позволит получить удаленный доступ к уязвимым устройствам.

Поскольку GPON поддерживают практически все роутеры, несложно оценить масштаб проблемы. Чтобы использовать недостаток, злоумышленнику нужно всего лишь добавить «?images/» в конец веб-адреса любой страницы конфигурации маршрутизатора, это позволит обойти страницу входа и получить полный доступ к роутеру.

Поскольку команды ping и traceroute работают с привилегиями «root», злоумышленник может также запустить и другие команды.

Информацией об этой уязвимости поделились специалисты VPNmentor, оказалось, что под угрозой миллионы устройств, установленные в домах пользователей.

На момент написания этого материала в поисковике Shodan насчитывается 1,06 миллионов уязвимых маршрутизаторов. Половина уязвимых маршрутизаторов находится в сети Telmex в Мексике, остальные находятся в Казахстане и Вьетнаме.

Эксперты опубликовали видео, подтверждающее наличие данной бреши:

Согласно специалистам, брешь затрагивает GPON-маршрутизаторы, которыми пользуются миллионы людей, как можно заключить из видео. Эксперты выборочно протестировали роутеры, предоставляемые провайдерами, обнаружив, что все они были уязвимы.

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