Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

В популярном сервисе для создания коротких видео TikTok нашли опасную уязвимость, которая в умелых руках может стать инструментом для распространения дезинформации. Баг позволяет приписать авторство видео любой учётной записи.

Представьте ситуацию: вы просматриваете ленту в TikTok и в процессе натыкаетесь на незнакомое вам видео, якобы загруженное вашим аккаунтом.

Именно так работает уязвимость, проанализировав которую команда разработчиков пришла к выводу, что потенциальный злоумышленник может переназначить владельца видео на любой аккаунт TikTok.

Как объяснили специалисты, популярный видеосервис использует сети доставки контента (CDN) для эффективной передачи данных по всему миру. Чтобы повысить производительность, эти CDN передают данные по HTTP.

Именно выбор HTTP — а не более защищённого HTTPS — ставит пользователей под угрозу, отмечают разработчики.

«Любой маршрутизатор, расположенный между приложением TikTok и CDN, легко может получить список всех загруженных и просмотренных видео», — пишут эксперты.

«Другими словами, вся история просмотра открыта. Провайдеры общественного Wi-Fi, операторы связи и спецслужбы могут без труда собрать все эти данные».

Разработчики опубликовали на YouTube видеоролик, в котором демонстрируется эксплуатация данной уязвимости.

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