Facebook выплатила $10 000 за GIF-атаку на Facebook Messenger

Facebook выплатила $10 000 за GIF-атаку на Facebook Messenger

Facebook выплатила $10 000 за GIF-атаку на Facebook Messenger

Одному из «этичных хакеров» удалось получить от Facebook $10 000 за обнаружение уязвимости в Facebook Messenger. Эту брешь злоумышленник мог использовать для получения доступа к изображениям пользователя.

Еще в прошлом году эксперт Дмитрий Лукьяненко, специализирующийся на безопасности приложений для Android, решил проверить Facebook Messenger на предмет корректной обработки поврежденных GIF-файлов.

На эту мысль его натолкнула другая уязвимость — в ImageMagick, которую обнаружили в 2016 году.

Лукьяненко создал несколько специальных файлов GIF, чтобы понаблюдать за тем, как они обрабатываются. Изначально эксперту удалось добиться экстренного закрытия приложения Facebook Messenger на платформе Android. Однако Facebook не заплатила за эту DoS-дыру.

Чуть позже исследователь обратил внимание, что тестовый файл GIF, который он загрузил в Messenger, отображался, по его же собственным словам, как «странное изображение». Это происходило, если зайти в мессенджер в браузере.

Лукьяненко немного поэкспериментировал с размером изображения и получил результат, который напоминал картинку, выводимую на старых телевизорах при отсутствии сигнала.

Еще после нескольких тестов его GIF отобразился в качестве искаженной версии настоящего изображения.

Именно в этот момент специалист осознал — он получил данные изображения, которое было загружено до этого другим пользователем.

Несмотря на то, что Лукьяненко не удалось доказать, что подобный способ подходит для получения доступа к конфиденциальным данным, Facebook все же выплатила исследователю $10 000. Спустя менее чем две недели разработчики выпустили патч, который устранил данную дыру.

Технические подробности уязвимости можно узнать, прочитав блог Лукьяненко. Также он опубликовал видео, в котором демонстрируется эксплуатация данной проблемы:

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