Microsoft выпустила специальный патч KB4551762 для уязвимости SMBv3

Microsoft выпустила специальный патч KB4551762 для уязвимости SMBv3

Microsoft выпустила специальный патч KB4551762 для уязвимости SMBv3

Microsoft выпустила отдельное обновление безопасности KB4551762, предназначенное для устранения конкретной уязвимости в протоколе Server Message Block 3.1.1 (SMBv3). С помощью этой бреши атакующий в теории может удалённо выполнить код.

Об уязвимости CVE-2020-0796 стало известно благодаря утечке, изначально Microsoft не планировала посвящать общественность в детали этой проблемы безопасности.

Теперь же любой пользователь, заинтересованный в защищённости своей системы, может установить патч под идентификатором KB4551762. Для этого достаточно воспользоваться Windows Update в настройках ОС, также можно скачать обновление вручную — здесь.

«Мы пока не нашли доказательств эксплуатации этой уязвимости в реальных атаках. Тем не менее настоятельно рекомендуем установить вышедший патч как можно скорее», — пишет Microsoft.

На сегодняшний день известно, что брешь затрагивает системы Windows 10 версий 1903 и 1909, а также Windows Server версий 1903 и 1909.

Позавчера мы сообщали о новой червеподобной уязвимости в протоколе Server Message Block 3.0 (SMBv3).

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