Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google задалась целью снизить риск уязвимостей в Android-устройствах, приводящих к повреждению памяти. Для этого интернет-гигант заручился поддержкой производителя процессоров — ARM, вместе с которым выпустил новую аппаратную функцию «memory tagging extension» (MTE).

По мнению разработчиков, нововведение поможет качественнее бороться с одной из самых больших проблем безопасности в Android. К слову, такого рода уязвимости довольно распространены в написанных на C и C++ программах.

По словам Google, бреши вида memory safety bugs занимают больше половины серьезных проблем безопасности в Android 9. Эти уязвимости обычно возникают при взаимодействии приложений с памятью, как правило, подразумевается переполнение буфера или похожие состояния.

Разработанная функция — MTE — призвана оптимизировать ресурсы для обнаружения подобных проблем безопасности. MTE можно использовать в двух режимах: первый предоставит более подробную информацию о повреждениях памяти, а второй — снизит нагрузку на процессор и обеспечит непрерывное использование.

«MTE в состоянии создавать отчеты об ошибках, которые будут настолько же детализированные, как и созданные ASAN и HWASAN багрепорты», — объясняют в Google.

В результате разработчики приложений смогут использовать MTE для тестирования своей продукции на наличие уязвимостей. При этом гибкость новой функции позволяет провести аудит безопасности в сложных сценариях.

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