Специалисты нашли восемь уязвимостей в VoIP-компонентах Android

Специалисты нашли восемь уязвимостей в VoIP-компонентах Android

Специалисты нашли восемь уязвимостей в VoIP-компонентах Android

Команда учёных нашла восемь уязвимостей в VoIP-компонентах операционной системы Android. Атакующий может использовать эти дыры для совершения несанкционированных звонков и даже для выполнения вредоносной кода на устройстве пользователя.

Это первое исследование такого рода. Ранее специалисты изучали защитные механизмы оборудования Voice-over-IP (VoIP) и мобильных приложений для VoIP, но ни разу до этого не смотрели в сторону VoIP-компонентов внутри самой системы Android.

Теперь же группа из трёх исследователей исправили это. За последние несколько лет учёные выработали три метода анализа уязвимости вышеупомянутых компонентов.

В основном в своих тестах эксперты полагались на технику, известную под названием фаззинг (fuzzing). Фаззинг подразумевает «бомбежку» программных компонентов случайными или вредоносными данными, после чего фиксируется и оценивается реакция этих компонентов.

По словам учёных, они подвергли фаззингу различные VoIP-протоколы: SIP [Session Initiation Protocol], SDP [Session Description Protocol] и RTP [Real-time Transport Protocol]. После этого специалисты просмотрели логи и провели аудит кода.

Тестированию подверглись только актуальные версии мобильной операционной системы: с Android 7.0 (Nougat) по 9.0 (Pie). Всего было выявлено девять уязвимостей, восемь из которых затрагивали саму ОС Android, и ещё одна — приложение VK (ВКонтакте).

Полное исследование специалистов «Understanding Android VoIP Security: A System-level Vulnerability Assessment» можно изучить и загрузить по этой ссылке.

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