На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

Исследователь, обнаруживший баг в браузере Microsoft Edge, приводящий к повреждению памяти, опубликовал код эксплойта, который демонстрирует наличие данной уязвимости. Эксплуатация этой бреши может позволить атакующему удаленно выполнить код.

Корни этой проблемы безопасности уходят в JavaScript-движок, который используется в Edge, — Chakra. Именно он открывает возможность для выполнения произвольного кода с привилегиями пользователя системы.

Обнаружил уязвимость и сообщил о ней разработчикам эксперт Бруно Кит. Microsoft присвоила этой дыре критический уровень опасности на большинстве версий операционной системы Windows.

Лишь на системах Windows Server 2019 и 2016 эта проблема имеет средний уровень опасности. PoC-код содержит всего 71 строку, но способен привести к утечкам памяти. Более того, злоумышленники могут усовершенствовать эксплойт, сделав его еще более вредоносным.

О публикации эксплойта Бруно сообщил в своем Twitter, приложив соответствующую ссылку на GitHub:

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