На Pwn2Own Tokyo ломали роутеры, NAS-устройства и умные телевизоры

На Pwn2Own Tokyo ломали роутеры, NAS-устройства и умные телевизоры

На Pwn2Own Tokyo ломали роутеры, NAS-устройства и умные телевизоры

В Торонто завершился очередной конкурс Pwn2Own Tokyo; традиционное состязание этичных хакеров на сей раз проводилось в виртуальном пространстве — из-за пандемии COVID-19.

Организаторы мероприятия суммарно выплатили участникам $136,5 тыс. за 23 уникальных уязвимости, выявленные в шести различных устройствах. Производители взломанных систем уже получили информацию о находках и должны будут выпустить патчи в течение четырех месяцев.

Для проведения показательных атак участникам Pwn2Own Tokyo предложили на выбор смартфоны, IoT-устройства, роутеры и сетевые хранилища (NAS). Победителем конкурса объявлена команда Flashback —исследователи Педру Рибейру (Pedro Ribeiro) и Радек Доманский (Radek Domanski), известный твиттерянам как @RabbitPro.

В первый день состязания этот дуэт с помощью двух эксплойтов продемонстрировал возможность установки бэкдора на маршрутизаторах Nighthawk R7800 производства NETGEAR. На второй день команда Flashback, используя три уязвимости, добилась удаленного исполнения своего кода и получила root-доступ к WiFi-роутеру AC1750, который выпускает TP-Link.

В ходе соревнования также были с успехом взломаны NAS-сервер PR4100 семейства My Cloud Pro (производитель Western Digital), сетевой накопитель DS418Play от Synology, а также смарт-телевизоры Samsung Q60T и Sony X800. Примечательно, что никто из участников не выбрал объектом атаки смартфон, смарт-часы или гаджет для умного дома. Суммы вознаграждений в этих категориях были выше, а выбор шире.

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