Баг в Kaspersky VPN приводит к утечке реального DNS-адреса

Баг в Kaspersky VPN приводит к утечке реального DNS-адреса

Баг в Kaspersky VPN приводит к утечке реального DNS-адреса

Проблема безопасности была обнаружена в Kaspersky VPN версии 1.4.0.216. Тестирование на Android 8.1.0 выявило утечку DNS-адреса после подключения к любому виртуальному серверу. Под «утечкой DNS» эксперты в этом случае подразумевают незашифрованный DNS-запрос, отправленный системой пользователя.

Согласно статистике официального магазина Google Play Store, Kaspersky VPN загрузили более миллиона пользователей. Этому приложению доверяют многие пользователи.

Однако исследователи обнаружили, что при подключении к любому случайному виртуальному серверу происходит утечка фактического DNS-адреса.

Эксперт Дхираж Мишра, обнаруживший этот недостаток, уже сообщил о нем антивирусной компании через Hackerone. Специалист также опубликовал алгоритм, который поможет воспроизвести проблему:

  1. Посетите IPleak (обратите внимание на свой фактический DNS-адрес).
  2. Теперь подключитесь к любому случайному виртуальному серверу с помощью Kaspersky VPN.
  3. После успешного подключения можно вернуть на IPleak и увидеть, что адрес не поменялся.

Мишра считает, что подобная проблема может угрожать конфиденциальности пользователей, основная цель которых — оставаться анонимными в Сети.

Эксперт оповести представителей «Лаборатории Касперского» еще 21 апреля. Компания устранила уязвимость с выпуском версии 1.4.0.486.

«Лаборатория Касперского» дала официальные комментарии, а также объяснила, почему эксперту не было выплачено вознаграждение за найденный баг:

«”Лаборатория Касперского” благодарит исследователя Дхирая Мишра (Dhiraj Mishra) за обнаружение уязвимости в приложении Kaspersky Secure Connection для Android, в рамках которой на стороне DNS-сервиса возникала возможность анализа перечня ресурсов, к которым обращался пользователь с использованием VPN».

«Безопасность клиентов – ключевой приоритет для нашей компании, и мы всегда очень серьёзно относимся к независимым исследованиям. Эта уязвимость была закрыта в июне, ее нет в актуальной версии решения».

«Нашей программой Bug Bounty на данный момент не предусмотрены выплаты за баги и уязвимости в Kaspersky Secure Connection, поэтому мы не смогли выплатить денежную награду Дхираю. Мы очень высоко ценим его труд и еще раз благодарим талантливого исследователя. В будущем наша программа Bug Bounty может быть расширена».

«На данный момент компания выплачивает награду за обнаружение багов в двух ключевых продуктах: Kaspersky Internet Security и Kaspersky Security для бизнеса. «Лаборатория Касперского» готова платить до 20 тысяч долларов тем, кто найдёт бреши в этих решениях, и до 100 тысяч за особо серьёзные уязвимости. ”Лаборатория Касперского” призывает всех заинтересованных исследовать эти продукты и помогать нам делать их ещё более надежными и безопасными».

«С самого начала программы Bug Bounty, запущенной в августе 2016 года совместно с HackerOne, удалось успешно исправить 106 багов и уязвимостей. «Лаборатория Касперского» выплатила по ней исследователям 11 700 долларов».

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