В криптовалютном проекте NEO была обнаружена серьезная уязвимость

В криптовалютном проекте NEO была обнаружена серьезная уязвимость

В криптовалютном проекте NEO была обнаружена серьезная уязвимость

В некоммерческом криптовалютном проекте NEO была выявлена серьезная уязвимость, которая ставит под угрозу блокчейн. В частности, брешь позволяет успешно провести DoS-атаку. Разработчики NEO уже исправили эту брешь.

Первым о проблеме безопасности сообщил эксперт из Qihoo 360 Чжиньян Пэн. По словам Пэна, ошибка присутствовала в системном вызове, который используется при обращении к объекту в памяти виртуальной машины.

Суть заключалась в том, что не учитывался массив, открывая при этом возможность для сбоя в работе системы смарт-контрактов платформы.

Таким образом, атакующие потенциально могли нарушить работу сети NEO, используя этот  недостаток. Также сама сеть была уязвима к атакам вида DoS.

Представители NEO узнали об этом баге 15 августа. Чуть меньше часа потребовалось команде разработчиков, чтобы устранить серьезную уязвимость.

Напомним, что в прошлом месяце киберпреступники выбрали себе очередную жертву из мира блокчейн-платформ. В тот раз была атакована KIKICO, у которой злоумышленники похитили $7,7 миллионов. Руководство проекта пообещало вернуть средства всем пострадавшим пользователям.

Сообщалось, что атакующие заполучили прямой доступ к смарт-контракту токена KickCoin и приватный ключ его владельца.

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