Новая уязвимость Windows SMBv3 создаёт опасность червеподобных атак

Новая уязвимость Windows SMBv3 создаёт опасность червеподобных атак

Новая уязвимость Windows SMBv3 создаёт опасность червеподобных атак

Microsoft раскрыла информацию о «червеподобной» уязвимости в протоколе Server Message Block 3.0 (SMBv3), которая может привести к удалённому выполнению кода. Брешь существует из-за ошибки, возникающей в процессе обработки SMBv3 специально созданных вредоносных пакетов со сжатыми данными.

В результате удалённый атакующий, не прошедший аутентификацию, может выполнить произвольный код в контексте приложения.

Microsoft пока не предоставила подробную информацию об уязвимости, а вот от участников программы Microsoft Active Protections удалось узнать, что проблеме безопасности присвоили идентификатор CVE-2020-0796.

По словам специалистов из компании Fortinet, затронуты следующие версии операционной системы Windows 10: Windows 10 версии 1903, Windows Server версии 1903, Windows 10 версии 1909 и Windows Server версии 1909.

«Злоумышленник может использовать этот баг с помощью специально созданного пакета. Способ эксплуатации подвергает атакуемые системы опасности "червеподобной" атаки — вредонос вполне способен перемещаться от одной жертвы к другой», — так описывает брешь команда Cisco Talos.

Microsoft опубликовала инструкцию, которая поможет отключить компрессию SMBv3, что в теории должно снизить риск эксплуатации CVE-2020-0796.

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