Эксплойт для уязвимости в Apache Struts доступен для всех на GitHub

Эксплойт для уязвимости в Apache Struts доступен для всех на GitHub

Эксплойт для уязвимости в Apache Struts доступен для всех на GitHub

PoC-эксплойт для критической уязвимости в Apache Struts (CVE-2018-11776) теперь доступен любому пользователю Сети. В связи с такой ситуацией очень радует факт наличия патчей для данной бреши, которые компания выпустила на прошлой неделе.

В принципе, создания эксплойта следовало ожидать, так как технические подробности уязвимости были уже обнародованы.

Однако удручает то, что теперь эксплойт может использовать любой желающий. Исследователи обнаружили его на GitHub. Там же содержится скрипт Python, позволяющий легко проэксплуатировать брешь.

Также просочилась информация, что использование этого недостатка безопасности активно обсуждалось на китайских и российских форумах для киберпреступников и хакеров.

Напомним, что на прошлой неделе организация Apache Software Foundation устранила критическую уязвимость, которая затрагивает все версии Apache Struts 2. Первыми баг обнаружили исследователи Semmle, он вызван неполной проверкой ненадежных пользовательских данных в базовой структуре Struts.

Поскольку недостаток безопасности, получивший идентификатор CVE-2018-11776, содержится в ядре Struts, у злоумышленников есть несколько векторов для атаки.

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