Уязвимость в WebKit затрагивает последние версии браузера Safari

Уязвимость в WebKit затрагивает последние версии браузера Safari

Уязвимость в WebKit затрагивает последние версии браузера Safari

Исследователь опубликовал код эксплойта для уязвимости в браузерном движке WebKit, с которым работает Safari. Эксплойт использует ошибку оптимизации, которая может вылиться в возможность выполнения произвольного шелл-кода.

По словам Линуса Хенце, разработавшего эксплойт, уязвимость пропатчили в WebKit, однако исправление до сих не дошло до главного браузера всех продуктов Apple — Safari. В своем описании бага Хенце подчеркивает — проблема одинаково актуальна как для iOS, так и для macOS.

В случае с iOS уязвимый WebKit присутствует с версии 12.0, macOS — с версии 10.14 и выше.

«Этот эксплойт работает с последней версией Safari (на 6 декабря 2018 года). Я решил опубликовать код по той причине, что в текущем релизе WebKit уязвимость устранена», — пишет исследователь на GitHub.

Стоит отметить, что неквалифицированный злоумышленник не сможет использовать баг, так как песочница Safari должна предотвратить запуск кода вне браузера. Именно по этой причине PoC-код Хенце должен быть частью связки эксплойтов, которая также возьмет на себя эксплуатацию уязвимости в песочнице.

Однако даже сам код Хенце может представлять угрозу — он дает возможность запустить код внутри браузера. Другими словами, атакующий сможет выполнить в системе все, что разрешено браузеру.

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