В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

Критические уязвимости в VPN-сервисах для промышленных предприятий позволяют потенциальному атакующему перезаписывать данные, выполнять вредоносный код или команды, а также вызывать DoS.

Поскольку с приходом COVID-19 VPN-сервисы стали одной из главных мишеней для киберпреступников, к подобным уязвимостям стоит относиться серьёзно.

«Успешная эксплуатация этих брешей позволит злоумышленнику получить прямой доступ к промышленным устройствам. Подобные атаки могут нанести физический урон», — описывают проблему безопасности исследователи из Claroty.

 

Специалисты сознательно искали уязвимости в промышленных VPN-шлюзах, используемых для доступа и мониторинга критически важных объектов вроде программируемого логического контроллера или IO-устройств (input/output).

Среди уязвимых VPN исследователи выделили Secomea GateManager M2M, промышленные VPN-серверы от Moxa и HMS Networks eCatcher VPN. Самым проблемным оказалась реализация Secomea GateManager, в ней нашли следующие бреши:

  • CVE-2020-14500 — некорректная обработка заголовков HTTP-запросов. Для эксплуатации не нужна аутентификация, атакующий может выполнить вредоносный код и получить доступ к внутренней сети жертвы.
  • CVE-2020-14508 — эта уязвимость может привести к состоянию DoS. Кроме этого, её тоже можно использовать для удалённого выполнения кода.
  • CVE-2020-14510 — жёстко запрограммированные в коде учётные данные Telnet.
  • CVE-2020-14512 — слабое хеширование, способное выдать пользовательские пароли.

К счастью, все вышеописанные уязвимости уже получили свои патчи, однако специалисты уверены, что таких дыр ещё много — их ещё предстоит выявить.

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