В Сети появился эксплойт для MAGIX Music Editor версии 3.1

В Сети появился эксплойт для MAGIX Music Editor версии 3.1

В Сети появился эксплойт для MAGIX Music Editor версии 3.1

Базы эксплойтов пополнились новым экземпляром. Автор под ником bzyo (в Twitter — @bzyo_) выложил эксплойт для уязвимости переполнения буфера в MAGIX Music Editor 3.1. MAGIX Music Editor является программой для создания и записи музыки в домашних условиях.

Описанная специалистом уязвимость представляет собой брешь локального типа, которой на данный момент еще даже не присвоен идентификатор CVE. Эксплойт под названием "MAGIX Music Editor 3.1 - Buffer Overflow (SEH)" был опубликован сегодня.

Проблема безопасности затрагивает MAGIX Music Editor 3.1 на платформах Windows x86. В настоящее время неизвестно, готовы ли патчи для данной дыры.

Напомним, что в этом месяце мы писали о новом наборе эксплойтов, который получил имя Novidade («новинка» по-португальски). С помощью этого набора злоумышленники атакуют SOHO-маршрутизаторы и компрометируют подключенные к Сети устройства.

Также недавно стало известно, что киберпреступники Cobalt усовершенствовали свой эксплойт-билдер ThreadKit. Новая техника позволяет в ходе атак загружать вредоносный код частями, а затем объединять его уже в полностью рабочий исполняемый файл. Благодаря ThreadKit злоумышленники могут найти уязвимости во многих системах, и с помощью них проникнуть в сеть организации.

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