Незащищенная база ElasticSearch раскрыла детали внутренней сети Honda

Незащищенная база ElasticSearch раскрыла детали внутренней сети Honda

Незащищенная база ElasticSearch раскрыла детали внутренней сети Honda

Незащищенная база данных ElasticSearch раскрыла 134 миллиона записей конфиденциальных данных, принадлежащих компании Honda Motor Company. Среди скомпрометированных данных была также техническая информация, хранящаяся на компьютерах сотрудников и генерального директора компании.

По словам Джастина Пейна, исследователя в области безопасности из компании Cloudflare, база данных стала доступна любому 1 июля. Сам Пейн обнаружил ее с помощью поисковика Shodan тремя днями позже — 4 июля.

Как утверждает специалист, содержащаяся в базе информация имела отношение к внутренней сети и компьютерам Honda. В частности, база данных представляла собой опись всех внутренних компьютеров корпорации.

Среди скомпрометированных данных можно было найти: имя компьютера, MAC-адрес, внутренний IP, версию операционной системы, установленные патчи и статус защитных программ.

Размер базы составлял около 40 Гб, в ней были собраны данные за три с половиной месяца, начиная с 13 марта 2019 года. Скомпрометированной оказалась даже информация о ноутбуке гендиректора: полное имя, адрес электронной почты, имя аккаунта, номер аккаунта и дата последнего входа в систему.

Honda поблагодарила Пейна за предоставленную об открытой базе информацию и пообещала провести расследование в отношении халатного обращения с важными данными. В настоящее время доступ к базе закрыт.

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