В WP-плагине для защиты от брутфорса выявлены две уязвимости 0-day

В WP-плагине для защиты от брутфорса выявлены две уязвимости 0-day

В WP-плагине для защиты от брутфорса выявлены две уязвимости 0-day

Итальянские исследователи опубликовали информацию о двух уязвимостях нулевого дня, которые они обнаружили в WordPress-плагине Limit Login Attempts Reloaded. Одна из них позволяет обойти защиту доступа к сайту, другая — провести XSS-атаку. Обе проблемы были устранены в прошлом году.

Согласно описанию на сайте разработчика, расширение Limit Login Attempts Reloaded предназначено для защиты от брутфорс-атак. Механизм, реализуемый плагином, позволяет ограничить число попыток авторизации на сайте с одного и того же IP-адреса.

В настоящее время на счету Limit Login Attempts Reloaded числится более 1 млн активных установок. Его текущая версия — 2.19.2.

Уязвимости, о которых идет речь, классифицируются следующим образом:

  • CVE-2020-35590 — неадекватное ограничение множественных попыток авторизации; проявляется при кастомных настройках, грозит обходом такой защиты; 9,8 балла по шкале CVSS;
  • CVE-2020-35589 — неадекватная нейтрализация входных данных при генерации веб-страниц; эксплойт не требует аутентификации и открывает возможность для межсайтового скриптинга; 5,4 балла по CVSS.

Обе бреши обнаружили специалисты крупнейшей телекоммуникационной компании Италии — TIM (ранее Telecom Italia). В целях повышения безопасности своей инфраструктуры провайдер создал небольшое исследовательское подразделение, которое занялось поиском недокументированных уязвимостей. Эта команда публикует свои находки каждые десять дней и уже успела выявить 37 уязвимостей в продуктах Oracle, Nokia, Siemens, Schneider Electric, QNAP, Selesta, WOWZA, MultiUX и WordPress.

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