Новый апдейт iOS 12.1.3 устраняет брешь, используемую в реальных атаках

Новый апдейт iOS 12.1.3 устраняет брешь, используемую в реальных атаках

Новый апдейт iOS 12.1.3 устраняет брешь, используемую в реальных атаках

Во вторник Apple разослала пользователям обновление iOS 12.1.3, которое устраняет 31 уязвимость. Каждой из этих брешей был присвоен идентификатор CVE, но особенно интересными оказались две: CVE-2019-6227 и CVE-2019-6225.

Обе эти уязвимости были обнаружены экспертом компании Qihoo 360, их особенность заключается в том, что злоумышленники их использовали в реальных атаках, добиваясь выполнения кода за счет FaceTime.

Такие атаки требовали, чтобы пользователь нажал на вредоносную ссылку. Этого атакующие обычно добивались, грамотно используя социальную инженерию.

По сути, за наличие бреши ответственен баг в ядре iOS, который также позволяет провести джейлбрейк затронутого устройства.

Эксперты опубликовали proof-of-concept (PoC), демонстрирующий успешную атаку, в чем можно убедиться, посмотрев видео ниже:

В версии iOS 12.1.3 данная уязвимость устранена.

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