Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Правительство США хочет принять меры относительно базы данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures). Известно, что в последнее время база страдает от различного рода проблем.

Напомним, что проект CVE был официально запущен для общественности в сентябре 1999 года. Над ее созданием работала корпорация MITRE, которая использовала средства правительства США.

Эта база содержит так называемые идентификаторы уязвимостей, с помощью которых легче отслеживать проблемы безопасности.

В большинстве современных программ кибербезопасности используются номера CVE для идентификации и отслеживания кибератак, которые используют определенные ошибки в программах (уязвимости). Эти система используется многими странами.

Однако за последние несколько лет система CVE испытывала ряд вполне определенных проблем. Наиболее очевидно это стало в конце 2015 и начале 2016 года. В частности, исследователи в области безопасности сообщали о больших задержках в присвоении идентификационных номеров тем или иным проблемам безопасности.

Некоторые эксперты даже объединились для создания альтернативной базы данных уязвимостей, которая получила название Distributed Weakness Filing (DWF). На тот момент MITRE объяснила задержки увеличением числа поставщиков программного обеспечения по сравнению с поздними 90-ми и ранними 2000-ми годами.

Также свою роль сыграло распространения систем SCADA и IoT.

Оба этих фактора поспособствовали значительному увеличению числа сообщений о новых уязвимостях, которые персонал CVE не был в состоянии оперативно обрабатывать. В конце 2016 года стало известно, что CVE не смогла присвоить идентификаторы 6 000 уязвимостям, которые были обнаружены еще в 2015 году.

После того как эти проблемы уже нельзя был игнорировать, Комитет Сената США по энергетике и торговле начал исследование системы с, это было в конце марта 2017 года. Сенат имеет право исследовать работу системы, так как та получает финансирование непосредственно от властей.

Теперь результаты исследования опубликованы, и Комитет готов предложить способы решения проблем CVE. В итоге был сделан следующий вывод — недостаточное финансирование Министерства внутренней безопасности (МВБ) США стало причиной того, что система CVE скатилась, накопив огромный список уязвимостей, которым не были присвоены идентфиикаторы.

Второй вывод — отсутствие должного надзора за программой CVE также повлекло за собой отставание системы идентификации.

Власти пообещали принять соответствующие меры, чтобы устранить все проблемы, которые в настоящее время мешают CVE быть на уровне.

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