Функцию распознавания лица в Samsung Galaxy S10 можно легко обмануть

Функцию распознавания лица в Samsung Galaxy S10 можно легко обмануть

Функцию распознавания лица в Samsung Galaxy S10 можно легко обмануть

Пользователи недавно вышедшего флагмана от Samsung — Galaxy S10 пожаловались на недостаточную защищенность функции разблокировки смартфона при помощи сканирования лица. Согласно отдельным сообщениям, блокировку легко обойти, подсунув системе распознавания лиц фото или видео владельца.

К сожалению, эта же проблема преследует и другие устройства с аналогичной функцией разблокировки. Например, некоммерческая организация Dutch Consumentenbond недавно продемонстрировала, что 42 из 110 протестированных смартфонов можно разблокировать при помощи качественного фото владельца.

А теперь все обратили внимание на Samsung Galaxy S10, поскольку этот смартфон позиционируется разработчиком как флагман, следовательно, к нему будут предъявляться соответствующие требования.

Различные блогеры, занимающиеся обзором технических новинок, а также простые пользователи доказали, что системе разблокировки нового смартфона до конца доверять нельзя.

Например, представитель магазина электроники SmartWorld сообщил, что ему удалось разблокировать Galaxy S10, используя фотографию владельца смартфона. А эксперт в области безопасности Джейн Манчун Вонг похвасталась, что смогла разблокировать телефон брата при помощи своего собственного лица (из-за сходства черт).

Более популярный блогер, известный на YouTube как Unbox Therapy, обошел блокировку экрана Galaxy S10 с помощью видео, на котором было запечатлено лицо владельца устройства.

На данный момент эксперты советуют пользователям не возлагать больших надежд на надежность функции разблокировки смартфона по лицу.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru