Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Исследователь в области безопасности, известный под псевдонимом Pwn20wnd, выпустил джейлбрейк для последней версии мобильной операционной системы iOS. Причиной стала ошибка Apple, которая допустила повторное появление уязвимости, устраненной еще в iOS 12.3.

Речь идет об уязвимости, с помощью которой эксперты ранее создали джейлбрейк для iOS 12.2. Однако сам джейлбрейк — еще не самое опасное, куда страшнее, что вновь актуальную брешь могут использовать киберпреступники, атакующие пользователей iOS.

О проблеме сообщил исследователь в области безопасности Стефан Эссер. Эссер отметил, что наличие дыры в iOS 12.4 подразумевает, что злоумышленники могут взломать устройства пользователей даже с помощью приложений из App Store.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2019-8605, ее обнаружил эксперт Google Project Zero Нед Уильямсон. С релизом iOS 12.3, который состоялся 13 мая, Apple устранила проблему, однако теперь она опять актуальна.

Успешная эксплуатация этой бреши приводит к тому, что специально созданные приложения могут выполнить произвольный код с правами системы. Проблема угрожает iPhone 5s и более поздним моделям, iPad Air и более поздним моделям и iPod шестого поколения.

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