В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

Разработчики Evernote устранили уязвимость в версии приложения для операционных систем Microsoft Windows. Проблема безопасности, получившая идентификатор CVE-2018-18524, позволяла атакующему провести атаку XSS.

Брешь затрагивала Evernote 6.14, разработчикам удалось избавиться от нее с выходом 6.16.1 beta. О проблеме сообщил эксперт команды Knownsec 404 ТонгКвинг Зу. В своем блоге эксперт объясняет, что баг позволял прочитать локальные файлы — включая win.ini и calc.exe.

Оказалось, что проблемная версия приложения позволяла использовать знаки и фразы вроде "onclick = "alert(1) " в процессе переименования и открытия файлов изображений. Именно это отсутствие должной проверки позволило специалисту провести успешную XSS-атаку.

ТонгКвинг Зу пошел дальше и смог загрузить код Nodejs, таким образом вредоносные файлы можно расшаривать между аккаунтами с помощью рабочих чатов.

Эксперт Knownsec 404 обнаружил проблему 27 сентября, в этот же день он сообщил об этом представителям Evernote. В октябре разработчики устранили уязвимость.

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