Oracle планирует отказаться от поддержки сериализации в Java

Oracle планирует отказаться от поддержки сериализации в Java

Oracle планирует отказаться от поддержки сериализации в Java

По словам Марка Рейнхолда, одного из главных разработчиков платформы Java, Oracle планирует отказаться от поддержки сериализации/десериализации данных в языке Java. Специалисты считают, что именно в этом кроется причина наличия большинства уязвимостей.

Сериализация представляет собой процесс перевода какой-либо структуры данных в последовательность битов.

Обратной к операции сериализации является операция десериализации (структуризации) — восстановление начального состояния структуры данных из битовой последовательности.

«Сериализация и десериализация данных сами по себе не являются проблемой. Эти операции несут угрозу, когда приложение работает с данными, предоставленными пользователем. Из-за удобства эти функции поддерживаются многими языками программирования высокого уровня, однако именно в Java это настоящая головная боль, так как реализация этих процессов лежит в корне всех недостатков безопасности».

Рейнхолд отметил, что реализация поддержки сериализации в 1997 году было «ужасной ошибкой». Разработчик подчеркнул, что Java в настоящее время работает над тем, чтобы отказаться от поддержки сериализации в основном коре языка Java.

Несмотря на это решение Java планирует по-прежнему предоставлять разработчикам подключаемую систему для поддержки операций сериализации при необходимости через новый фреймворк.

На данный момент точная дата окончания поддержки неизвестна.

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