Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Исследователи в области кибербезопасности выявили множество уязвимостей в реализации технологии «Bluetooth с низким энергопотреблением» (BLE) в электронных схемах System-on-a-Chip (однокристальная система, SoC).

Данные бреши эксперты объединили под общим названием SweynTooth. Находящийся в зоне действия Bluetooth атакующий может привести к сбою в работе уязвимых устройств.

Работающие на SoC девайсы таких вендоров, как Texas Instruments, NXP, Cypress, Dialog Semiconductors, Microchip, STMicroelectronics и Telink Semiconductor затронуты SweynTooth. В результате злоумышленник может принудительно перезагрузить устройства или обойти безопасный метод создания пары BLE.

Проблемы безопасности обнаружили трое специалистов из Сингапурского университета технологии и дизайна. Из 15 вендоров девять уже пропатчили свои устройства. Однако шесть до сих пор уязвимы перед атаками.

По словам исследователей, под угрозой также умные часы Fitbit Inspire, продукты для умного дома от Eve Systems, August Smart Lock и трекер потерянных вещей CubiTag.

Хуже всего, что описанные уязвимости также затрагивают и оборудование, используемое в сфере здравоохранения. Сбои в таких устройствах могут вызвать осложнения у пациентов и даже привести к смерти.

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