В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

Компания Cisco Systems закрыла пять уязвимостей в десктопных и мобильных приложениях Jabber. Одна из проблем оценена как критическая: она позволяет с помощью IM-сообщения удаленно выполнить в системе вредоносный код и автоматически распространить его на другие устройства в корпоративной сети.

Стоит отметить, что три из этих брешей разработчик уже латал в сентябре, однако те патчи оказались неполными. За истекший период исследователи обнаружили новые способы использования найденных ими проблем, и Cisco пришлось скорректировать свои исправления. Чтобы не было путаницы, уязвимости на этот раз зарегистрировали под новыми CVE-идентификаторами.

Критическая RCE-уязвимость в Jabber (CVE-2020-26085) получила 9,9 балла из 10 возможных по шкале CVSS. Согласно описанию Cisco, она возникла из-за неадекватной проверки содержимого IM-сообщений. В результате злоумышленник может посредством XSS-атаки передать на устройство вредоносный файл, который будет выполнен с привилегиями пользователя, запустившего Jabber.

Атака в данном случае возможна лишь при включенном режиме XMPP и не требует взаимодействия с жертвой. Более того, эксплойт, по словам экспертов, можно автоматизировать, создав сетевого червя, способного самостоятельно распространяться по сети.

Остальные уязвимости, пропатченные в клиентах Jabber, тоже вызваны некорректной обработкой сообщений:

  • CVE-2020-27134 позволяет внедрить в систему вредоносный скрипт и запустить его на исполнение;
  • CVE-2020-27133 грозит инъекцией команд и их исполнением в контексте текущего пользователя Jabber;
  • CVE-2020-27132 позволяет получить информацию для аутентификации в другой системе;
  • CVE-2020-27127 открывает возможность для изменения настроек Jabber-клиента, установленного на Windows.

Данных об использовании какой-либо из названных уязвимостей в реальных атаках на настоящий момент нет. Новые проблемы актуальны для Jabber веток 12.1 и с 12.5 по 12.9. Чтобы исключить эксплойт, пользователям IM-приложения для Windows рекомендуется обновить его до сборки  12.1.4, 12.5.3, 12.6.4, 12.7.3, 12.8.4 или 12.9.3 соответственно. Патчи для macOS-клиента включены в состав выпусков 12.8.5 и 12.9.4, для мобильной версии Jabber — в обновление 12.9.4.

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