Бреши Microsoft Azure позволяли захватить облачные серверы

Бреши Microsoft Azure позволяли захватить облачные серверы

Бреши Microsoft Azure позволяли захватить облачные серверы

Команда исследователей из Check Point раскрыла подробности опасных уязвимостей в сервисах Microsoft Azure. В случае успешной эксплуатации злоумышленники могли атаковать компании, чьи мобильные и веб-приложения запущены на платформе Azure.

Azure App Service представляет собой полностью управляемый сервис, позволяющий пользователям создавать мобильные и веб-приложения под любую платформу или устройство.

При этом сервис легко интегрируется с решениями SaaS и приложениями on-premise, что помогает автоматизировать бизнес-процессы.

Одна из уязвимостей, получившая идентификатор CVE-2019-1234, затрагивает Azure Stack и позволяет подделать запрос (спуфинг). Если удалённый атакующий воспользуется этой брешью, он сможет получить доступ к любой виртуальной машине, запущенной в инфраструктуре Azure.

По словам исследователей, уязвимость можно задействовать через интерфейс Microsoft Azure Stack Portal, где пользователи получают доступ к облакам, созданным с помощью Azure Stack.

Используя API, специалисты смогли получить имя и идентификатор виртуальной машины, а также информацию об аппаратной составляющей: количество ядер, оперативная память. Далее с помощью другого неаутентифицированного HTTP-запроса эксперты смогли собрать скриншоты.

Вторая уязвимость (CVE-2019-1372) позволяет удалённо выполнить код и, как следствие, — получить полный контроль над сервером Azure. К счастью, все вышеописанные проблемы безопасности в настоящее время устранены.

 

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