Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google выпустила обновления безопасности, устраняющие две критические уязвимости, которые способны привести к удаленному выполнению кода (RCE). Помимо этого, корпорация также исправила девять опасных проблем эскалации привилегий. Все патчи вышли в рамках регулярного обновления Android Open Source Project (AOSP).

Две самые опасные уязвимости из этого набора — CVE-2019-2027 и CVE-2019-2028 — присутствуют во фреймворке Media. Эти дыры позволяют злоумышленнику провести атаку при помощи специально созданных файлов.

В результате, если киберпреступник успешно использует эти бреши, он сможет добиться выполнения кода в контексте процесса с высокими привилегиями.

CVE Тип Уровень опасности Обновленные версии AOSP
CVE-2019-2027 RCE Critical 7.0, 7.1.1, 7.1.2, 8.0, 8.1, 9
CVE-2019-2028 RCE Critical 7.0, 7.1.1, 7.1.2, 8.0, 8.1, 9

 

Кого в первую очередь затрагивают эти проблемы безопасности — пользователей устройств, работающих под управлением системы Android версии 7.0 и более поздних. В Google утверждают, что вышедшие патчи полностью избавят пользователей от этой головной боли.

В общей сложности американский интернет-гигант устранил 11 уязвимостей, девять из оставшихся представляют собой бреши высокой степени опасности. Часть из них позволяет повысить свои права в атакуемой системе, другие раскрывают информацию.

К счастью, на данный момент нет доказательств использования этих багов в реальных атаках.

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