Критическая уязвимость затрагивает ряд материнских плат Intel

Критическая уязвимость затрагивает ряд материнских плат Intel

Критическая уязвимость затрагивает ряд материнских плат Intel

Критическая уязвимость, за счёт которой атакующий может повысить права, затрагивает несколько популярных материнских плат Intel, а также некоторые серверные системы и вычислительные модули.

Успешную атаку удалённый злоумышленник может провести в обход аутентификации. По шкале CVSS эта брешь получила 9,6 из 10 баллов (критическая), её идентификатор — CVE-2020-8708.

По словам эксперта Дмитрия Олексюка, обнаружившего проблему безопасности, дыра находится в прошивке Emulex Pilot 3. Этот контролер, как известно, отслеживает физическое состояние компьютера.

Emulex Pilot 3 используется в ряде материнских плат, серверных операционных систем, а также в некоторых модулях вычисления производства Intel. Критическая уязвимость существует из-за некорректных механизмов аутентификации.

В первую очередь выявленная брешь опасна из-за возможности удалённой эксплуатации, при этом атакующий не должен проходить аутентификацию. Однако есть нюанс: злоумышленник должен находиться в том же сегменте сети, что и уязвимый сервер.

Разработчики Intel уже успели выпустить патч. Следовательно, риск эксплуатации существенно снижен.

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