KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

Новая уязвимость, получившая имя KNOB, затрагивает беспроводную технологию BR/EDR (классический Bluetooth). С ее помощью атакующий может спровоцировать раскрытие информации или повышение прав в атакуемой системе.

Проблему безопасности обнаружили специалисты Центра ИТ-безопасности и конфиденциальности (CISPA), после чего сообщили о ней разработчикам Bluetooth. Последние опубликовали официальное заявление по поводу KNOB.

Координационный центр CERT (CERT/CC) также опубликовал посвященное новой уязвимости сообщение, в котором указывается идентификатор бреши — CVE-2019-9506. Помимо этого, известно, что проблема получила 9,3 балла по шкале CVSS.

Уязвимость кроется в процессе установки длины ключа шифрования Bluetooth-устройствами. Такая длина может варьироваться от одного до 16 байт. Например, один байт дает в результате настолько слабый ключ, что атакующий может провести успешный брутфорс.

Основная проблема KNOB заключается в том, что злоумышленник может установить минимальную длину ключа. Эту уязвимость достаточно сложно использовать, эксперты полагают, что киберпреступники пока не эксплуатировали ее в атаках.

В реальных условиях атакующему придется находиться рядом с устройством жертвы, что подразумевает стандарт BR/EDR, а также иметь в наличие набор, необходимый для перехвата беспроводной коммуникации.

Microsoft пропатчила Windows Bluetooth с выходом августовского набора патчей.

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