Эксперта оштрафовали за взлом Wi-Fi отеля и описание процесса в блоге

Эксперта оштрафовали за взлом Wi-Fi отеля и описание процесса в блоге

Эксперта оштрафовали за взлом Wi-Fi отеля и описание процесса в блоге

Власти Сингапура оштрафовали китайского эксперта в области безопасности на 5 000 сингапурских долларов (3 600 долларов США). Его обвиняют во взломе сети Wi-Fi местной гостиницы и публикации информации об этом в блоге. Самое интересное — исследователь умудрился раскрыть пароли внутренней сети гостиницы.

Сам инцидент произошел в конец августа. 23-летний Жень Датао из Китая посетил Сингапур, чтобы присутствовать на конференции Hack In The Box, которая как раз проходила там.

Жень, никого не спросив, принял решение проникнуть в сеть гостиницы Fragrance Hotel, в которой он остановился в предверии конференции.

Специалист, работающий на китайского техногиганта Tencent, взломал устройство AntLabs IG3100, которое контролировало доступ к сети Wi-Fi для сотрудников и постояльцев. Жень обнаружил, что для доступа к устройству использовался пароль по умолчанию.

Для повышения своих прав в атакуемой системе исследователь использовал различные комбинации эксплойтов и скриптов. В конце концов он обнаружил пароль от базы данных MySQL, в которой содержалась информация о внутренней сети отеля.

Жень не сообщил руководству гостиницы об обнаруженной проблеме безопасности. Вместо этого он описал в блоге процесс взлома. К счастью, специалист не причинил никакого ущерба данным гостиницы, иначе его могли наказать куда серьезнее.

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