Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Разработчики криптовалюты Monero вчера выпустили патч, который устраняет серьезную уязвимость в коде платформы. Используя этот недостаток безопасности, злоумышленники могли незаконно получить средства криптовалютных бирж. Проблема крылась в том, как биржевые платформы Monero обрабатывали входящие транзакции.

О баге стало известно, когда пользователь задал теоретический вопрос на форуме Reddit в ветке, посвященной Monero. Пользователь спрашивал — что случится, если кто-то отправит множество транзакций на stealth-адрес (адрес-невидимка).

В криптовалютном мире адреса-невидимки используются для создания дополнительного уровня конфиденциальности. Отправляющий средства пользователь может указать получателю создать одноразовый адрес-невидимку. Этот адрес передает по цепочке средства на реальный адрес получателя.

Разработчики Monero, пытаясь ответить на вопрос пользователя, осознали, что коде присутствует серьезная уязвимость, которая затрагивает процесс обработки адресов-невидимок. Злоумышленник мог заставить биржу создать адрес-невидимку, а затем отправить одну монету Monero (XMR) 1000 раз.

Затем атакующий получал эквивалентную этому сумму в другой цифровой валюте — Bitcoin. Таким образом, если бы киберпреступники обнаружили этот баг первыми, они смогли бы вывести огромное количество средств буквально за считанные секунды.

С выпуском версии кода v0.12.3.0 уязвимость была устранена.

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