Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Разработчики Adobe выпустили набор патчей для устранения многочисленных критических уязвимостей в продуктах Adobe Acrobat и Reader. Это довольно объемное обновление, в котором компания решила проблему с 87 дырами в безопасности.

Из общего количества брешей 39 получили статус критических, они позволяли атакующему выполнить код и повысить свои привилегии в уязвимых системах. Таким образом, используя эти уязвимости в совокупности, злоумышленник мог получить полный контроль над компьютером жертвы.

Именно поэтому разработчики настоятельно рекомендуют установить выпущенные обновления безопасности для Adobe Acrobat и Reader, причем сделать это необходимо как можно скорее, ибо есть подозрение, что киберпреступники уже используют эти бреши в атаках.

На прошлой неделе Adobe выпустила внеплановые обновления безопасности для Flash Player, чтобы устранить две уязвимости, одна из которых представляет собой 0-day брешь (CVE-2018-15982). Эту уязвимость используют в реальных атаках киберпреступники, чем и обусловлен срочный выпуск патчей.

Эксперты в области кибербезопасности полагают, что за этими атаками стоят российские или украинские хакеры, так как рассылаемый фишинговыми письмами вредоносный документ написан на русском языке.

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