В Drupal устранили новый баг библиотеки PEAR Archive_Tar

В Drupal устранили новый баг библиотеки PEAR Archive_Tar

В Drupal устранили новый баг библиотеки PEAR Archive_Tar

Разработчики Drupal вновь внесли изменения в ядро CMS-системы: в используемой ею библиотеке PEAR Archive_Tar объявилась еще одна уязвимость, и исправленная версия уже вышла. Заплатки для Drupal тоже готовы, пользователям CMS версии 7 и веток 8.9, 9.0, 9.1 предлагают произвести обновление.

Согласно записи в базе данных уязвимостей Национального института стандартов и технологии США (NIST), проблема, зарегистрированная как CVE-2020-36193, похожа на CVE-2020-28948, которую команда Drupal устранила в ноябре. Она тоже позволяет выполнить на сервере вредоносный PHP-код через загрузку файла в формате .tar, .tar.gz, .bz2 или .tlz.

Причиной появления уязвимости является неадекватная проверка символических ссылок (симлинков), что открывает возможность для выполнения операций записи за пределами каталога ресурса. Степень опасности бреши разработчики оценили в 18 баллов из 25 возможных в соответствии с системой оценки, рекомендованной NIST.

Патчи для поддерживаемых версий CMS-системы включены в состав сборок 7.78, 8.9.13, 9.0.11 и 9.1.3. Разработчики напоминают, что версии Drupal 8 ниже 8.9.x сняты с поддержки, и патчи для них перестали выпускаться. В качестве альтернативной меры защиты пользователи могут запретить загрузку файлов названных форматов.

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