Уязвимости в Microsoft Office стали самыми эксплуатируемыми за 2018 год

Уязвимости в Microsoft Office стали самыми эксплуатируемыми за 2018 год

Уязвимости в Microsoft Office стали самыми эксплуатируемыми за 2018 год

Согласно исследованию, опубликованному Recorded Future, в 2018 году уязвимости в Microsoft Office стали излюбленными векторами для кибератак. Бреши именно в этом программном обеспечении предпочитают эксплуатировать киберпреступники.

Согласно предоставленным Recorded Future данным, 8 из 10 эксплуатируемых в 2018 году уязвимостей были багами в Office. Дыры в Adobe Flash (второе место) и Android (десятое место) также являются популярными способами заражения устройств.

Специалисты отметили, что им также удалось обнаружить эксплойт для RCE-бага в Windows в таких наборах, как Fallout, KaiXin, LCG Kit, Magnitude, RIG, Trickbot и Underminer.

Исследователи Recorded Future обращают внимание на то, что уязвимости в браузерах теряют свою популярность среди киберпреступников. Это обусловлено, как считает Алан Лиска, аналитик Recorded Future, тем, что разработчики стали лучше защищать выпускаемые интернет-обозреватели.

В отчете компании также говорится о том, что в 2018 появилось всего пять новых наборов эксплойтов. Для примера — в 2017 их появилось 10, а в 2016 — 62.

Recorded Future опубликовали таблицу, на которой отражена статистика уязвимостей разного программного обеспечения:

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