В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день знаменитого соревнования хакеров Pwn2Own 2019, которое проходит в Ванкувере, Канада, специалистам удалось взломать браузер Safari от Apple, а также продукты для виртуализации — Oracle VirtualBox и VMware Workstation. В результате исследователи заработали $240 000.

Общая сумма призовых Pwn2Own этого года составила один миллион долларов. Также можно отметить, что впервые в истории состязания участникам предложили попробовать взломать автомобиль Tesla Model 3. В случае успеха специалисты могут получить до $300 000.

В первый день соревнования Амат Кама и Ричард Зу из команды Fluoroacetate заработали $55 000 за эксплойт для Safari. Суть метода атаки на браузер от Apple заключалась в переполнении буфера, которое приводило к обходу встроенной песочницы.

Интересный момент в случае атаки Safari заключается в том, что исследователи использовали брутфорс для «побега из песочницы».

Те же эксперты получили еще $35 000 за взлом Oracle VirtualBox. Взломать этот продукт удалось лишь со второй попытки. Кама и Зу использовали целочисленное переполнение и «race condition» для повышения привилегий и выполнения произвольного кода.

Эта же пара экспертов успешно взломала виртуальную машину VMware Workstation, что вылилось в возможность выполнения кода в системе-хосте. Общая сумма призовых для исследователей Fluoroacetate составила $160 000.

Еще одни эксперты — команда phoenhex & qwerty — заработали $45 000 за эксплойт для Safari с возможностью повысить привилегии до уровня ядра. Чтобы использовать эту уязвимость, пользователя нужно всего лишь заманить на злонамеренный сайт.

На следующий день хакеры попытаются взломать браузеры Mozilla Firefox и Microsoft Edge. 

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