XSS в плагине Live Chat Support для WordPress позволяет внедрить код

XSS в плагине Live Chat Support для WordPress позволяет внедрить код

XSS в плагине Live Chat Support для WordPress позволяет внедрить код

Уязвимость в плагине Live Chat Support для движка WordPress может быть использована злоумышленниками для внедрения вредоносных скриптов на атакуемые сайты. XSS-брешь в плагине обнаружили исследователи компании Sucuri.

Для эксплуатации этого бага киберпреступникам не обязательно проходить процесс аутентификации или иметь учетную запись на уязвимом сайте — все происходит удаленно.

Live Chat Support установили более 60 000 раз, этот плагин помогает создать на сайте чат, позволяющий клиентам задавать интересующие их вопросы. Все версии плагина до 8.0.27 оказались уязвимы.

Эксперты обращают внимание на тот факт, что киберпреступники могут автоматизировать атаки с использованием этой уязвимости. Это позволит охватить гораздо больше жертв.

XSS в этом случае работает таким образом, что вредоносный код загружается каждый раз при обращении посетителя сайта к его страницам.

По словам специалистов из Sucuri, проблема присутствует в функции wplc_head_basic, у которой отсутствует корректная проверка привилегий при обновлении настроек плагина.

«Хуки “admin_init“ могут вызываться через wp-admin/admin-post.php или /wp-admin/admin-ajax.php. Не прошедший аутентификацию атакующий может использовать это для обновления опции “wplc_custom_js“», — пишут исследователи.

Для решения проблемы эксперты рекомендуют установить версию WP Live Chat Support  8.0.27. Однако на момент написания материала сам плагин, похоже, вообще удален.

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