Баги AirDrop позволяют извлечь телефонные номера пользователей iPhone

Баги AirDrop позволяют извлечь телефонные номера пользователей iPhone

Баги AirDrop позволяют извлечь телефонные номера пользователей iPhone

Специалисты одного из немецких университетов обнаружили две уязвимости, затрагивающие функцию обмена данными Apple AirDrop. Воспользовавшись этими дырами, потенциальный злоумышленник может извлечь телефонные номера и адреса электронной почты пользователей «яблочных» устройств.

Баги, по словам исследователей, присутствуют в процессе аутентификации, которая происходит при первой фазе установки соединения AirDrop: когда устройства пытаются найти друг друга и выяснить, знакомы ли их владельцы.

Чтобы установить связь между пользователями девайсов, функция проверяет наличие их телефонных номеров в списках контактов друг друга. Под капотом же происходит обмен пакетами AWDL (Apple Wireless Direct Link), содержащими информацию об устройствах и их владельцах.

Таким способом могут передаваться технические характеристики, персональные данные, идентификаторы Apple, номера телефонов и адреса электронной почты. Чтобы защитить эту информацию от посторонних глаз, Apple шифрует всё при помощи алгоритма SHA256.

Однако эксперты Дармштадтского технического университета нашли неприятную лазейку: если у пользователя включён AirDrop, мобильное устройство будет постоянно рассылать вышеописанные пакеты во всех направлениях.

Таким образом, киберпреступник, находящийся от жертвы в пределах действия Bluetooth, может использовать адаптер Wi-Fi для перехвата передаваемых пакетов, из которых он потом может вытащить конфиденциальные данные.

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