Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Google устранила уязвимость в своем сервисе Google Photos, которая позволяла условному злоумышленнику получить метаданные изображения. Например, в случае удачного использования этой бреши киберпреступник мог узнать данные геолокации фотографии, которую пользователь хранит в аккаунте Google Photos.

Подобную атаку эксперты в области безопасности называют утечкой по сторонним каналам браузера. Для ее реализации злоумышленник должен заманить жертву на вредоносный сайт.

На этом сайте располагается JavaScript-код, который «прощупывает» открытые аккаунты пользователя. Затем этот код замеряет время, которое требуется атакуемому сайту на ответ (это может быть даже ответ «отказано в доступе»).

Атакующий сравнивает полученные ответы, чтобы определить, имеются ли артефакты в аккаунте пользователя. Именно так эксперт Imperva Рон Масас обнаружил проблему Google Photos, которая приводила к утечке метаданных фото.

Специалист написал код JavaScript, который эксплуатировал функцию поиска в Google Photos. После того как пользователь попадал на вредоносный сайт, скрипт начинал использовать его браузер в качестве прокси для отправки запросов и поиска по учетной записи Google Photos.

По словам Масаса, он использовал для поиска фразу «мои фото из Исландии», чтобы определить, посещал ли пользователь когда-нибудь Исландию. В процессе импровизированной атаки эксперт замерял размер HTTP-ответа и время, которое требовалось Google Photos на ответ для каждого поискового запроса.

Также исследователь использовал интервалы дат, чтобы определить, когда атакуемый пользователь посещал определенное место. Другие данные можно было получить таким же способом, просто потребовались бы свои специфические запросы.

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