Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Молодой исследователь в области безопасности получил от Google $36 337 за раскрытие информации о серьезной уязвимости в Google App Engine. Вознаграждение досталось 18-летнему студенту Республиканского университета в Уругвае.

Google App Engine представляет собой службу хостинга сайтов и web-приложений на серверах Google с бесплатным именем <имя_сайта>.appspot.com либо с собственным именем, задействованным с помощью служб Google.

По словам специалиста, в начале этого года ему удалось получить доступ к среде разработки Google App Engine, в которой была возможность использовать внутренние API.

Каждое приложение Google App Engine (GAE) отвечает на HTTP-запросы с заголовком «X-Cloud-Trace-Context». В процессе исследования эксперт понял, как приложения GAE выполняют внутренние действия, включая запись в журнал и извлечение токенов OAuth.

Внутренние действия выполнялись путем отправки сообщений Protocol Buffers (PB) на внутреннюю конечную точку HTTP. В ответ шло соответствующее сообщение PB (ответ от API), либо сообщение об ошибке.

Далее эксперт воспользовался Nmap, с помощью которой обнаружил, что порт 4 был открыт. Затем исследователь поднял клиент C++ и запустил его на GAE, что привело к обнаружению службы gRPC, которая запускала API «apphosting.APIHost».

Студент создал Java-библиотеку, которая считывала аргументы, благодаря этому ему удалось узнать имена API, например, «logservice» и «stubby».

Используя полученную информацию, специалист смог получить доступ к промежуточным и тестовым средам разработки GAE, недоступным для обычных пользователей.

Google посчитала этот недостаток очень серьезным, за что студент и получил щедрое вознаграждение.

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