Microsoft опубликовала рекомендации по борьбе с уязвимостью NXNSAttack

Microsoft опубликовала рекомендации по борьбе с уязвимостью NXNSAttack

Microsoft опубликовала рекомендации по борьбе с уязвимостью NXNSAttack

На днях стало известно об опасной уязвимости NXNSAttack, позволяющей превратить единственный DNS-запрос в полноценную DDoS-атаку. В связи с этим специалисты Microsoft рассказали о способах защиты от NXNSAttack.

Немного о NXNSAttack: используя эту брешь, атакующий может отправить запрос рекурсивному DNS-серверу, после чего этот запрос будет перенаправлен авторитативному серверу.

Далее происходит цепочка запросов-ответов, которая с подачи злоумышленника может быстро перерасти в DDoS-атаку, что выведет авторитативный сервер из строя. Специалисты Nic.cz опубликовали схему NXNSAttack-атаки, выглядит она следующим образом:

По словам исследователей, новая проблема безопасности может поспособствовать просто «убийственной» атаке на серверы. В результате ни одна из целей злоумышленников не сможет выдержать такого количества запросов.

Наиболее полную информацию об уязвимости можно найти на специальном сайте NXNSAttack.com http://thttp//www.nxnsattack.com/, который специалисты создали специально для осведомлённости сообщества.

Microsoft со своей стороны опубликовала посвящённую проблеме безопасности заметку «ADV200009 | Windows DNS Server Denial of Service Vulnerability», которая поможет владельцам серверов снизить риски DDoS-атак.

В частности, техногигант предлагает использовать PowerShell-командлет Set-DnsServerResponseRateLimiting, который поможет DNS-серверам защититься от использования своих ресурсов в DDoS-атаках.

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