В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

Исследователи снова углубились в архитектуру 5G и обнаружили уязвимость в определённых сетевых функциях. В случае успешной эксплуатации этой бреши злоумышленник может провести DoS-атаку на 5G-сеть мобильного оператора.

Баг в концепции «сетевой нарезки» (Network Slicing) выявили специалисты компании AdaptiveMobile. 4 февраля 2021 года они передали всю необходимую информацию представителям «Ассоциации GSMA». В результате уязвимости присвоили идентификатор CVD-2021-0047.

Как известно, сервис-ориентированная архитектура, на которой основано пятое поколение мобильной связи 5G, предполагает модель «сетевой нарезки». Как следует из имени, при Network Slicing основная сетевая инфраструктура делится на множество независимых виртуальных сетей, каждая из которых заточена под конкретную задачу.

 

Один такой «слайс» при этом содержит группу сетевых функций, которые могут либо предназначаться для конкретного сегмента, либо делиться уже между несколькими слайсами. Согласно отчёту AdaptiveMobile, такая реализация имеет существенные изъяны по части сетевой безопасности. Например, открывается возможность для следующих вредоносных действий:

Несанкционированный доступ к слайсу путём брутфорса. В этом случае «скомпрометированный» слайс может использоваться для доступа к данным другого сегмента. Другими словами, злоумышленник может получить доступ к геолокации абонентов.

DoS-атака на другую сетевую функцию с использованием злонамеренного слайса.

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