Уязвимость десктопной версии WhatsApp позволяла читать локальные файлы

Уязвимость десктопной версии WhatsApp позволяла читать локальные файлы

Уязвимость десктопной версии WhatsApp позволяла читать локальные файлы

Facebook устранил критическую уязвимость в WhatsApp. При удачной эксплуатации злоумышленник мог прочитать файлы, локально расположенные у пользователя. Проблема актуальна для систем macOS и Windows.

Все десктопные версии WhatsApp до v0.3.9309 также затронуты данной брешью, если они работают в связке с iPhone-версией мессенджера до 2.20.10.

«Уязвимость в десктопном WhatsApp, работающем в паре с iPhone-версией, позволяла провести межсайтовый скриптинг и прочитать локальные файлы», — пишут сотрудники Facebook.

«Для эксплуатации уязвимости атакующий должен заставить жертву кликнуть на предпросмотр ссылки в специально созданном сообщении».

Проблеме безопасности присвоили идентификатор CVE-2019-18426, степень её опасности оценивается в 8,2 балла по шкале CVSS. Отметим, что для работы эксплойта требуется участие жертвы.

Уязвимость обнаружил исследователь из компании PerimeterX.

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