Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

В конце прошлой недели неизвестные хакеры попытались произвести массовый взлом аккаунтов членов ассоциации RIPE NCC, использующих сервис единого входа (single sign-on, SSO). Компрометации каких-либо SSO-аккаунтов пока не обнаружено, пользователям рекомендуется усилить защиту, включив двухфакторную аутентификацию (2FA).

Некоммерческая организация RIPE NCC отвечает за распределение интернет-ресурсов между провайдерами и крупными компаниями стран EMEA, а также оказание сопутствующих регистрационных услуг. В альянс входят свыше 25 тыс. организаций, выполняющих функции локальных интернет-регистраторов.

Сервис SSO (RIPE NCC Access) предоставляет доступ ко всем ресурсам НКО, в том числе к базе данных, исследовательской платформе RIPE Atlas, средствам обеспечения безопасности маршрутизации (системе RPKI), инструментам сбора и анализа данных, а также к платформе для проведения видеоконференций.

Судя по всему, авторы атаки на RIPE NCC Access применили технику credential stuffing — автоматизированный процесс подстановки краденых учетных данных. В результате сервис на какое-то время выпал из доступа. Злоумышленникам был дан достойный отпор, и оператор сервиса занялся укреплением его защиты.

Если дальнейшее расследование выявит случаи компрометации SSO-аккаунтов, их владельцы получат экстренное уведомление. При обнаружении подозрительной активности пользователей просят сообщить об этом в ИБ-службу RIPE NCC, направив письмо на адрес security@ripe.net.

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