117 патчей потребовалось для устранения уязвимостей в загрузчике GRUB2

117 патчей потребовалось для устранения уязвимостей в загрузчике GRUB2

117 патчей потребовалось для устранения уязвимостей в загрузчике GRUB2

GRUB, популярный в мире Linux загрузчик операционной системы, содержит множество уязвимостей, которым эксперты присвоили высокий уровень опасности. Разработчики уже выпустили патчи — потребовалось 117 заплаток для устранения всех описанных брешей.

Проблема безопасности уходит корнями в уязвимость, известную под именем BootHole. Летом 2020 года мы писали о BootHole, с помощью которой злоумышленники могут обойти функцию безопасной загрузки (Secure Boot) и получить привилегии в атакованной системе.

Именно BootHole заставила многих специалистов уделить особое внимание безопасности процесса загрузки в целом и дырам в GRUB в частности. Как результат — на этой неделе разработчики GRUB выпустили более сотни патчей.

«Благодаря BootHole за последние несколько месяцев мы получили приличное количество уведомлений об уязвимостях загрузчика. Дополнительно мы сами также находили бреши в GRUB», — пишет команда проекта GRUB.

В итоге разработчики выпустили в общей сложности 117 патчей, которые устраняют восемь уязвимостей, перечисленных ниже:

  • CVE-2020-14372 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — неполный список некорректного ввода;
  • CVE-2020-25632 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — Use-after-free;
  • CVE-2020-25647 (6,9 баллов, средняя степень опасности) — запись за пределами границ;
  • CVE-2020-27749 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — переполнение буфера;
  • CVE-2020-27779 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — некорректная авторизация;
  • CVE-2021-3418 (6,4 баллов, средняя степень опасности) — некорректное хранение разрешений;
  • CVE-2021-20225 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — запись за пределами границ;
  • CVE-2021-20233 (7,5 баллов, высокая степень опасности) — запись за пределами границ.

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