Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

В очередной кампании кибермошенники использовали уязвимости вида «открытый редирект» (open redirect), найденные на правительственных американских сайтах, для перенаправления посетителей на порнографические ресурсы.

Метод открытого редиректа злоумышленники использовали, чтобы пробраться в поисковую выдачу Google и других движков. В результате заголовок страницы в выдаче соответствует странице злоумышленника, а располагается контент будто на правительственном сайте.

На протяжении около двух недель мошенники скармливали специальные ссылки поисковым движкам. Анализировавшие кампанию специалисты показали, как это выглядело.

 

Администраторы правительственных ресурсов выбрали достаточно нелепую тактику борьбы с open redirect: они удаляли очередной открытый редирект, как только обнаруживали его. Но это, конечно, проблему не решало, потому что атакующие продолжали создавать новые редиректы.

Кроме того, злоумышленники не остановились на сайтах властей США или на конкретной CMS. Они ищут открытые редиректы на многих крупных онлайн-проектах. Одним из таких стала Национальная метеорологическая служба.

 

С помощью скрипта nwsexit.php мошенники смогли создать URL, ведущий на другой сайт. Например, такой:

https://www.weather.gov/nwsexit.php?url=http://example.com

Неполный список сайтов, ставших целью злоумышленников, приводим ниже:

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