VMware выплатила хакеру $200 000 за критическую уязвимость в ESXi

VMware выплатила хакеру $200 000 за критическую уязвимость в ESXi

VMware выплатила хакеру $200 000 за критическую уязвимость в ESXi

Разработчики VMware уведомили клиентов об устранении критической уязвимости в ESXi, с помощью которой атакующий может удалённо выполнить код. В настоящее время патчи уже готовы.

Опасную брешь выявили специалисты в ходе конкурса для хакеров Tianfu Cup, который прошёл в Китае.

Один из экспертов команды 360Vulcan продемонстрировал выход за пределы виртуальной машины. В результате, используя дыру в безопасности, хакер смог получить контроль над хостом.

Процесс эксплуатации занял у исследователя всего 24 секунды, а автор эксплойта заработал $200 000 — самое большое вознаграждения вышеупомянутого мероприятия.

На конкурсе Tianfu Cup присутствовали представители VMware, поэтому им удалось узнать технические подробности уязвимости из первых рук. Компания провела собственное исследование, в ходе которого сотрудники установили затронутые брешью версии: ESXi 6.0, 6.5 и 6.7.

Проблема представляет собой возможность перезаписи, связанную с имплементацией OpenSLP. По словам разработчиков, все необходимые патчи уже готовы.

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