Adobe устранила критические дыры в Flash, Acrobat, Reader

Adobe устранила критические дыры в Flash, Acrobat, Reader

Adobe устранила критические дыры в Flash, Acrobat, Reader

Adobe выпустила майские патчи, устраняющие ряд уязвимостей в таких продуктах, как Flash, Acrobat и Reader. Эти бреши могут привести к раскрытию информацию и удаленному выполнению кода.

Самый большой апдейт получили Adobe Acrobat и Reader, проблема затрагивает пользователей Windows и macOS. В общей сложности компания устранила 84 уязвимости, часть которых получила статус важных, часть — критических.

Adobe уделила больше всего внимания устранению тех проблем безопасности, которые могут привести к выполнению кода. Также 36 брешей предоставляли возможность чтения за пределами границ, что приводило к утечке информации.

Компания поблагодарила исследователей Trend Micro Zero Day Initiative, Tencent Security Xuanwu Lab, Palo Alto Networks и Cisco Talos, которые передавали ей информацию об обнаруженных уязвимостях на протяжении последнего месяца.

Adobe рекомендует пользователям активировать функцию автоматического обновления программ, что позволит быстро обновить их до актуальных версий.

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