Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло 2 млн паролей Wi-Fi

Популярное Android-приложение для поиска хот-спотов раскрыло пароли Wi-Fi более двух миллионов сетей. Программу скачали тысячи пользователей, она позволяет находить точки Wi-Fi, расположенные поблизости от вас.

Речь идет о приложении «WiFi Finder», которое предоставляет пользователям возможность загружать пароли от сетей Wi-Fi в специальную базу данных, которую могут использовать другие пользователи.

Однако содержащая более двух миллионов паролей база не была защищена должным образом. В результате любой желающий мог получить к ней доступ и загрузить все пароли.

Самьям Джейн, исследователь GDI Foundation, обнаружила данную базу данных на просторах Сети. Джейн сразу же постаралась уведомить все затронутые стороны, чтобы соответствующие меры не заставили себя долго ждать.

Судя по всему, разработчик приложения «WiFi Finder» находится в Китае, связаться с ним до сих пор не получилось. Эксперты пошли другим путем — они связались с хостером DigitalOcean, на площадке которого располагалась незащищенная база.

Это помогло, так как DigitalOcean принял меры в течение дня после обращения.

В этой истории есть еще один нюанс. Несмотря на то, что разработчики «WiFi Finder» утверждают, что в базу собираются пароли исключительно общественных точек, исследователи обнаружили в ней ряд паролей от домашних сетей Wi-Fi.

Таким образом, учитывая наличие связи геолокации с записанными паролями, утечка становится еще менее безобидной.

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