В криптобиблиотеке Libgcrypt найдена опасная уязвимость

В криптобиблиотеке Libgcrypt найдена опасная уязвимость

В криптобиблиотеке Libgcrypt найдена опасная уязвимость

Авторов проектов на основе Libgcrypt призывают отказаться от использования недавно вышедшей версии 1.9.0 этой библиотеки. В ней обнаружена серьезная уязвимость, которую разработчик быстро устранил. Патч включен в состав сборки 1.9.1, она уже выложена в общий доступ.

Библиотеку Libgcrypt использует ряд программ для шифрования информации, в том числе GNU Privacy Guard (GnuPG). Выпуск Libgcrypt 1.9.0 анонсировали 19 января; ожидалось, что именно эта версия будет интегрирована в GnuPG 2.3.  Судя по всему, ее также взяли на вооружение разработчики Fedora и Gentoo Linux.

Найденная уязвимость классифицируется как переполнение буфера в куче. Она была привнесена два года назад в ходе подготовки к выпуску новой ветки Libgcrypt — 1.9. Эксплуатация уязвимости не требует больших усилий, поэтому по получении сигнала из Google Project Zero разработчик незамедлительно внес соответствующие изменения в код.

Проблема коснулась лишь Libgcrypt 1.9.0; при выполнении апгрейда пользователям настоятельно рекомендуется сразу перейти на 1.9.1.

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