Древняя брешь FragmentSmack актуальна для современных версий Windows

Древняя брешь FragmentSmack актуальна для современных версий Windows

Древняя брешь FragmentSmack актуальна для современных версий Windows

Microsoft опубликовала сведения об уязвимости, которая приводит к отказу в обслуживании нескольких версий Windows. Уязвимы версии Windows от 7 до 10 (включая 8.1 RT), а также Server 2008, 2012, 2016.

Проблема безопасности получила идентификатор CVE-2018-5391 и имя FragmentSmack, она связана с IP-фрагментацией. Атаки IP-фрагментации — довольно распространенное явление, в ходе которого жертва получает несколько IP-пакетов маленького размера, которые собираются в первоначальную форму, попав в пункт назначения.

FragmentSmack представляет собой разновидность атаки Teardrop, она такая же древняя, как версии Windows 3.1 и 95.

При успешном использовании операционная система перестанет реагировать. После того как поток пакетов прекратится, процессор вернется к штатному режиму работы, а система восстановится.

Корпорация устранила уязвимость с выходом сентябрьского набора обновлений, однако есть и рекомендации для тех, кто по тем или иным причинам не хочет или не может установить патчи. Microsoft рекомендует использовать приведенные ниже команды для борьбы с FragmentSmack:

Netsh int ipv4 set global reassemblylimit=0
Netsh int ipv6 set global reassemblylimit=0

Следует отметить, что некоторые продукты компании Check Point также подвержены этому классу брешей.

А впервые баг FragmentSmack был обнаружен вообще в системах Linux, он затрагивал устройства, работающие на ядре версии 3.9 и выше. Разработчики уже устранили эту проблему во всех основных дистрибутивах.

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