Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve сдалась и признала свою ошибку в части отсутствия оперативной реакции на информацию об уязвимостях в клиенте Steam. Более того, корпорация даже назвала игнорирование эксперта и его бан в программе поиска уязвимостей ошибкой.

Быстро спохватившись — видимо, испугавшись реакции сообщества и публикации второй 0-day в Steam, — Valve выпустила соответствующий патч и даже обновила правила программы поиска багов.

В настоящее время компания также занимается выяснением обстоятельств бана исследователя Василия Кравца, который жаловался, что его сообщения об уязвимостях игнорируются разработчиками.

Напомним, что российский исследователь в области кибербезопасности Василий Кравец опубликовал детали ещё одной уязвимости в клиенте Steam — это уже вторая 0-day, раскрытая Василием за последние две недели.

Кравец подчеркнул, что у него не было возможности сообщить Valve ещё об одной проблеме безопасности по той причине, что компания просто забанила его в своей программе по поиску багов (располагается на площадке HackerOne).

Ранее мы писали, что на просторах Сети появилась новая изощренная мошенническая схема, с помощью которой злоумышленники атакуют пользователей Steam. Специальный сайт, который якобы бесплатно раздаёт игры, на деле используется для взлома аккаунтов Steam.

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