Исходный код сайта Аэрофлот утек в Сеть из-за незащищенного сервера

Исходный код сайта Аэрофлот утек в Сеть из-за незащищенного сервера

Исходный код сайта Аэрофлот утек в Сеть из-за незащищенного сервера

В российской компании «Аэрофлот» кто-то серьезно недосмотрел по части безопасности — в Сеть попали исходные коды сайта aeroflot[.]ru. Оказалось, что сотрудники авиакомпании оставили сервер с реестром контейнеров Docker открытым, на нем содержались сжатые архивы, в которых находился исходный код на Python и текстовые файлы настроек, которые используются для сайта компании.

К счастью, персональные данные клиентов компании не пострадали. Сама «Аэрофлот» на данный момент не предоставила никаких комментариев относительно утечки.

Копии исходного кода и параметров конфигурации уже успели разойтись по Сети. Обнаружившие утечку исследователи решили пока не вдаваться в подробности инцидента в интересах следствия.

Утекшие файлы имеют отношение к функционированию всего сайта «Аэрофлот» — от механизма обработки подарочных сертификатов до выдачи клиентских бонусов. Для злоумышленников, задумавших взломать aeroflot[.]ru, это просто подарок.

Киберпреступники, изучив исходный код, могут найти сотню уязвимостей. После этого они спокойно смогут получить контроль над сайтом и, что более важно, — над платежами клиентов.

Коллеги из The Register поделились скриншотом утекших файлов:

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