Fortinet устранила уязвимости, обнаруженные Positive Technologies

Fortinet устранила уязвимости, обнаруженные Positive Technologies

Fortinet устранила уязвимости, обнаруженные Positive Technologies

Компания Fortinet закрыла четыре уязвимости в FortiWeb, выявленные экспертом Positive Technologies Андреем Медовым. FortiWeb — семейство межсетевых экранов для защиты веб-приложений.

Первая уязвимость (CVE-2020-29015, оценка 6,4 по шкале CVSS v3.1) позволяет осуществить слепое внедрение SQL-кода (blind SQL injection) через пользовательский интерфейс FortiWeb. Неавторизованный злоумышленник может удаленно выполнять произвольные SQL-запросы, отправляя запрос с заголовком авторизации, содержащим вредоносный SQL-оператор. Для устранения проблемы нужно обновить FortiWeb 6.3.x и 6.2.x до версий 6.3.8 и 6.2.4 соответственно.

Две другие уязвимости связаны с переполнением буфера в стеке. Ошибка CVE-2020-29016 (оценка 6,4) может позволить неавторизованному удаленному злоумышленнику перезаписать содержимое стека и выполнить произвольный код, отправив запрос со специально сформированным GET-параметром certname. Для исправления нужно обновить FortiWeb 6.3.x и 6.2.x до версий 6.3.6 и 6.2.4 соответственно. Уязвимость CVE-2020-29019 (оценка также 6,4) может использоваться для DoS-атаки на демон httpd с помощью запроса со специально сформированным cookie-параметром. Необходимо обновление до 6.3.8 и 6.2.4.

Четвертая уязвимость (CVE-2020-29018, оценка 5,3) — уязвимость форматной строки (format string) — позволяет прочитать содержимое памяти, получить конфиденциальные данные, выполнить несанкционированный код или команды с помощью параметра redir. Атака реализуется удаленно. Пользователям следует обновить FortiWeb 6.3.x до версии 6.3.6.

Исправления были опубликованы Fortinet PSIRT 4 января 2021 года. Разработчик настоятельно рекомендовал своим клиентам установить обновления как можно скорее.

«Наиболее опасными среди этих четырех уязвимостей являются SQL-инъекция (CVE-2020-29015) и buffer overflow (CVE-2020-29016), — рассказывает Андрей Медов. — Эксплуатация обеих ошибок не требует авторизации. Первая позволяет из-за избыточных привилегий пользователя СУБД получить хеш учетной записи администратора системы (что дает доступ к API, причем без расшифровки хеш-значения), вторая — выполнить произвольный код. Уязвимость format string (CVE-2020-29018) тоже потенциально ведет к выполнению кода, но для ее эксплуатации требуется авторизация».

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