Хакеры используют 0-day дыры в изощрённых атаках на Windows и Android

Хакеры используют 0-day дыры в изощрённых атаках на Windows и Android

Хакеры используют 0-day дыры в изощрённых атаках на Windows и Android

Команда Google Project Zero совместно с Google Threat Analysis Group (TAG) выявили непростую кампанию киберпреступников, которые эксплуатируют уязвимости нулевого дня (0-day) в операционных системах Windows и Android.

Особенность этих атак заключается в использовании сразу множества брешей двух ОС в связке с дырами в браузере Google Chrome. При этом атакующие задействуют как 0-day эксплойты, так и известные лазейки.

В отчёте исследователи отмечают, что им удалось обнаружить разные цепочки эксплойтов, которые злоумышленники использовали в «атаках водопоя» (watering hole). Один из вычисленных серверов специализировался на пользователях Windows, другой — атаковал исключительно Android-устройства.

Оба сервера при этом задействовали эксплойты для уязвимостей в Chrome, чтобы с их помощью удалённо выполнить код (RCE). Среди эксплойтов для Chrome и Windows были и 0-day, а вот в случае с Android атакующие прибегали к известным дырам.

«Учитывая профессиональный подход киберпреступников, мы считаем, что у них есть доступ к 0-day уязвимостям в Android. Однако в процессе собственного анализа мы не выявили этих дыр», — пишут специалисты.

 

Среди уже известных уязвимостей команда Google Project Zero отметила следующие:

  • CVE-2020-6418 – уязвимость в Chrome TurboFan (устранена в феврале 2020).
  • CVE-2020-0938 – брешь шрифта в Windows (устранена в апреле 2020).
  • CVE-2020-1020 – также дыра шрифта в Windows (устранена в апреле 2020).
  • CVE-2020-1027 – CSRSS-уязвимость в Windows (устранена в апреле 2020).

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