Уязвимости в Google Chrome позволяли удалённо выполнить вредоносный код

Уязвимости в Google Chrome позволяли удалённо выполнить вредоносный код

Уязвимости в Google Chrome позволяли удалённо выполнить вредоносный код

В Google Chrome выявили новый набор SQLite-уязвимостей, позволяющих атакующему удалённо запустить вредоносный код внутри самого популярного на сегодняшний день браузера.

В общей сложности эксперты Tencent Blad обнаружили пять дыр, которые объединили в связку под названием «Magellan 2.0». По сути, эти бреши угрожают всем приложениям, использующим базу данных SQLite.

Пользователям Google Chrome повезло ещё меньше, поскольку у браузера есть функция WebSQL API, открывающая возможность для удалённых атак.

Примечательно, что исследователи сообщили о Magellan 2.0 спустя год после раскрытия информации о предыдущей прохожей проблеме — Magellan. Как и в случае оригинальной связки уязвимостей, Magellan 2.0 существует из-за некорректной валидации SQL-команд, которые БД SQLite получает от третьих лиц.

Атакующий может внедрить вредоносный код в команду SQL. Таким образом, когда движок попробует обработать эту команду, он запустит код злоумышленника.

Команда Tencent Blade предупреждает, что данная связка уязвимостей может привести к удалённому выполнению кода, утечкам из памяти приложения и сбою в работе программ. Для эксплуатации Magellan 2.0 киберпреступнику нужно всего лишь заманить жертву на вредоносный сайт.

К счастью, с выходом версии Google Chrome 79.0.3945.79 (релиз состоялся две недели назад) разработчики устранили вышеописанную цепочку брешей.

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