Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

В библиотеке libssh была обнаружена серьезная уязвимость, затрагивающая версию 0.6. Баг, получивший идентификатор CVE-2018-10933, помогает обойти процесс аутентификации. Проблему обнаружил Питер Уинтер-Смит из NCC Group.

Таким образом, предоставив серверу сообщение SSH2_MSG_USERAUTH_SUCCESS вместо SSH2_MSG_USERAUTH_REQUEST (которое сервер ожидает), атакующий может успешно пройти процесс аутентификации без необходимости вводить учетные данные.

Советы и патчи для этой проблемы можно найти по этой ссылке. Также можно загрузить libssh 0.8.4 или 0.7.6 здесь.

Изменения в версии 0.8.4:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Исправлено отсутствие поддержки подстановки имен файлов (глоббинг);
  • Устранены возможные утечки памяти;
  • Были отменены SIGPIPE на сокетах.

Изменения в версии 0.7.6:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Добавлена поддержка OpenSSL 1.1;
  • Добавлена поддержка SHA256 для ssh_get_publickey_hash();
  • Исправлен парсинг конфига;
  • Устранено случайное повреждение памяти при импорте pubkeys.

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