Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Немецкие учёные выработали новый тип атаки, благодаря которому можно извлекать и красть данные из зашифрованных PDF-файлов. В некоторых случаях для этого даже не потребуется взаимодействие с пользователем, заявили специалисты.

Атака получила имя PDFex. Существуют две вариации PDFex, которые были успешно протестированы против 27 программ для просмотра PDF (как десктопных, так и веб-версий).

В тестировании принимали участие и популярные приложения: Adobe Acrobat, Foxit Reader, Evince, Nitro, а также встроенные в Chrome и Firefox PDF-вьюверы.

Разработанный исследователями метод атаки выбирает своей целью схемы шифрования, поддерживаемые стандартом Portable Document Format (PDF). Поддержка «родного» шифрования PDF необходима для того, чтобы пользователь не был привязан к одному приложению, а смог открыть зашифрованные в одной программе файлы с помощью другого софта.

Так или иначе, учёные Мюнхенского университета выявили проблемы безопасности поддержки шифрования в стандарте PDF.

«Наш способ позволяет извлечь данные в виде простого текста из зашифрованных документов. Этот метод шифрования уязвим перед двумя видами нашей атаки», — пишет команда экспертов.

Первый вид атаки, о котором говорят учёные, использует нюанс в работе программ для просмотра PDF — оказалось, что они шифруют не весь PDF-файл целиком, а оставляют некоторые части незашифрованными.

Вторая вариация PDFex работает по обратному принципу — атакуются именно зашифрованные части документа в формате PDF. Происходит это за счёт CBC — кусков кода, которые исследователи «натравили» на зашифрованный контент для модификации данных.

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