Баги в Android-версии TikTok позволяли захватить аккаунты пользователей

Баги в Android-версии TikTok позволяли захватить аккаунты пользователей

Баги в Android-версии TikTok позволяли захватить аккаунты пользователей

Разработчики TikTok устранили четыре уязвимости в одноимённом Android-приложении. Опасность этих дыр заключалась в возможности взлома аккаунтов пользователей сервиса для создания и просмотра коротких видео.

Изъяны в коде Android-версии TikTok обнаружили сотрудники компании Oversecured, специализирующейся на безопасности мобильных приложений.

Наличие брешей позволяло установленной на устройстве вредоносной программе перехватывать конфиденциальные файлы (например, токены сессии) из TikTok. Завладев такими токенами, злоумышленники могли войти в аккаунт пользователя без необходимости вводить пароль.

При такой атаке вредонос должен был внедрить файл в уязвимое приложение TikTok. Как только пользователь запускает популярный сервис, злонамеренный файл в фоновом режиме оправляет на сервер атакующего токены сессии.

По словам Сергея Тошина, основателя Oversecured, попавший на Android-устройство зловред также мог пользоваться разрешениями TikTok в системе: получать доступ к камере, микрофону, фотографиям и видеозаписям.

Специалисты Oversecured опубликовали технические подробности уязвимостей на своём сайте. А представители TikTok сообщили об устранении проблем безопасности.

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