Зафиксированы первые сканирования уязвимых к BlueKeep систем из сети Tor

Зафиксированы первые сканирования уязвимых к BlueKeep систем из сети Tor

Зафиксированы первые сканирования уязвимых к BlueKeep систем из сети Tor

Киберпреступники постепенно начинают сканировать Сеть на наличие Windows-систем, уязвимых к проблеме безопасности, известной под именем BlueKeep (CVE-2019-0708). К счастью, на данный момент эти сканирования не сопровождаются попытками эксплуатации бреши.

Впервые эта активность была зафиксирована 25 мая, о ней сообщили исследователи GreyNoise. Неизвестный злоумышленник инициировал сканирование из сети Tor, чтобы скрыть свою личность.

«GreyNoise наблюдает за сканированием, в ходе которого неустановленное лицо пытается найти системы Windows, уязвимые к RDP-бреши, известной под именем “BlueKeep“ и идентификатором CVE-2019-0708. », — пишут эксперты.

«Сканирования поступают исключительно от выходных узлов Tor. Вероятнее всего, за этой активностью стоит один человек, а не группа лиц».

Специалисты полагают, что скоро будут появляться сообщения о попытках эксплуатации уязвимости BlueKeep — это лишь вопрос времени. Судя по всему, на данном этапе отдельные киберпреступники просто прощупывают почву, чтобы лучше спланировать свои атаки в будущем.

Напомним, что специалисты платформы 0patch выпустили патч, устраняющий BlueKeep для серверов, постоянно находящихся в рабочем состоянии. Этот микропатч существует в виде 22 инструкций, которые призваны защитить серверы от попыток эксплуатации этой уязвимости.

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