Let's Encrypt отозвал 3 млн сертификатов из-за бага проверки CAA-полей

Let's Encrypt отозвал 3 млн сертификатов из-за бага проверки CAA-полей

Let's Encrypt отозвал 3 млн сертификатов из-за бага проверки CAA-полей

Центр сертификации Let's Encrypt вынужден отозвать более 3 миллионов TLS-сертификатов из-за бага, обнаруженного в бэкенд-коде. Как сообщили представители Let's Encrypt, проблема нашлась в серверном софте Boulder.

Как известно, Let's Encrypt использует Boulder для верификации пользователей и их доменов перед тем, как выдать TLS-сертификат.

Выявленный баг затрагивал имплементацию стандарта безопасности CAA (Certificate Authority Authorization) в Boulder. CAA позволяет владельцам доменов обозначить только те центры сертификации, которые перечислены в специальном поле.

Все центры вроде Let's Encrypt должны строго следовать спецификации CAA по закону, в противном случае могут последовать санкции со стороны разработчиков браузеров.

Согласно опубликованной на форуме информации, из-за бага Boulder игнорировал проверку CAA. Команда Let's Encrypt уже устранила проблему, и теперь поля CAA обрабатываются корректно.

Компания считает, что никто не успел воспользоваться этим багом. И тем не менее центр решил отозвать все сертификаты, выданные с некорректными поверками CAA.

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