Пользователи Google Chrome будут получать патчи в два раза быстрее

Пользователи Google Chrome будут получать патчи в два раза быстрее

Пользователи Google Chrome будут получать патчи в два раза быстрее

Разработчики Google, работающие над устранением уязвимостей в Chrome, сообщили, что им удалось уменьшить так называемое «окно патчинга» (patch gap) — с 33 до 15 дней. Термин patch gap описывает промежуток времени между устранением уязвимости и доставкой патча пользователям.

В современных условиях разработки программ подобная задержка в доставке патчей расценивается как серьёзная угроза безопасности.

Проблема в том, что после устранения уязвимости в компоненте её подробности становятся общедоступными. Такое происходит чаще всего в случае проектов с открытым исходным кодом.

В дальнейшем злоумышленники могут использовать эту информацию для создания соответствующего эксплойта. Пока пользователи не получат патч, они остаются в зоне риска — все атаки на уязвимый компонент позволят преступникам проникнуть на целевое устройство.

У разработчиков, как правило, график обновлений чётко спланирован — они могут выходить каждые две недели или каждый месяц. Именно это окно наиболее критично для атак.

В этом смысле Chrome был как раз характерным образцом проблемного патчинга. Например, в 2019 году исследователи из Exodus заявили, что киберпреступники могут использовать большое окно перед выходом патчей для браузера.

Теперь же, по словам разработчиков, вышеупомянутое окно до выхода патчей для Chrome сократится до двух недель.

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