Эксперты опубликовали два эксплойта для дыры SMBGhost в Windows

Эксперты опубликовали два эксплойта для дыры SMBGhost в Windows

Эксперты опубликовали два эксплойта для дыры SMBGhost в Windows

Два исследователя в области кибербезопасности опубликовали код эксплойта для уязвимости SMBGhost, с помощью которой злоумышленник может атаковать компьютер под управлением Windows.

Брешь получила идентификатор CVE-2020-0796. Дэниел Гарсия и Мануэль Бланко представили свои варианты эксплуатации SMBGhost.

Ещё в прошлом месяце технические детали уязвимости опубликовали специалисты компании Fortinet, её суть заключается в способе обработки протоколом SMBv3 специально созданных пакетов данных.

В результате киберпреступники могут выполнить код в уязвимых системах. Известно, что CVE-2020-0796 угрожает неропатченным версиям Windows 10 1903, Windows Server 1903, Windows 10 1909 и Windows Server 1909.

Опубликованные экспертами эксплойты позволяют повысить права до уровня SYSTEM. Работу PoC-кода исследователи отразили на графическом изображении ниже.

Напомним, что в середине марта Microsoft выпустила внеплановое обновление безопасности, устраняющее CVE-2020-0796 в системах Windows.

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