Уязвимость Monero позволяла красть у бирж XMR

Уязвимость Monero позволяла красть у бирж XMR

Уязвимость Monero позволяла красть у бирж XMR

Популярная криптовалюта Monero, которую часто хвалят за повышенную конфиденциальность, оказалась насквозь пронизана уязвимостями, одна из которых позволяла красть валюту непосредственно из обменников.

Для успешной эксплуатации злоумышленникам нужно было применить социальную инженерию, что позволяло подделывать данные транзакций и использовать их для обмана работников поддержки, которые перечисляли мошенникам XMR на их аккаунты.

Просто скопировав строку кода из кошелька Monero, чей исходный код доступен для всех, киберпреступники могли манипулировать суммами, указанными в кошельке. Каждая дополнительная строка умножала количество отображаемых XMR.

После этого преступникам оставалось убедить сотрудников биржи одобрить транзакции. Затем мошенники могли запросить вывод средств, который значительно превышал реальный размер.

«Злоумышленник мог использовать эту уязвимость неоднократно», — объяснил обнаруживший эту брешь исследователь.

Эксперта обеспокоило, что этот баг, судя по всему, может затрагивать и другие монеты, основанные на Monero — например, ARQ.

В настоящее время недостаток в безопасности устранен.

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