Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Исследователи из Trustwave выпустили новый инструмент с открытым исходным кодом, который использует распознавание лиц для отслеживания тем в социальных сетях. Инструмент получил имя Social Mapper. Эта система способна находить профили в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn и других сетях на основе имени пользователя и изображения.

Само собой, подобный поиск можно осуществлять вручную, но автоматизированный процесс гарантирует, что он будет выполняться гораздо быстрее — система может одновременно искать профили сразу нескольких людей.

«Сбор информации онлайн — довольно трудоемкий процесс. Вот если бы его можно было автоматизировать и применить в массовом масштабе к сотням и тысячам людей», — объясняют в Trustwave.

Social Mapper не требует доступ к API социальных сетей — это огромный плюс, так как необходимость в API ограничивало использование инструментов роде Geofeedia. Таким образом, система выполняет поиск в специальном окне, а затем использует распознавание лица для сканирования первых 10-20 результатов, ища соответствия.

Минусом — в сравнении с основанными на API методами поиска — является скорость. По оценкам разработчиков, поиск списка из 1000 человек может занять более 15 часов.

В качестве результата система выдает таблицу подтвержденных аккаунтов для каждого имени. Просто идеальная схема для фишинговых кампаний и общего сбора информации.

Social Mapper в настоящее время доступен на GitHub.

В прошлом месяце Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

Позже Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru