Microsoft устранила баг WSUS, мешающий Windows получить майские патчи

Microsoft устранила баг WSUS, мешающий Windows получить майские патчи

Microsoft устранила баг WSUS, мешающий Windows получить майские патчи

Microsoft устранила баг, препятствовавший установке майского набора патчей на отдельные устройства под управлением операционной системы Windows. Оказалось, что проблема крылась в службе Windows Server Update Services (WSUS).

С багом столкнулись как клиентские, так и серверные платформы — от Windows 7 SP1 и Windows Server 2008 SP2 до последних релизов ОС (Windows 10 20H2 и Windows Server 20H2).

Список обновлений, установку которых блокировал баг, выглядит так:

  • KB5003173 (Windows 10/Server версии 20H2/2004)
  • KB5003169 (Windows 10/Server версии 1909)
  • KB5003171 (Windows 10 версии 1809 и Windows Server 2019)
  • KB5003174 (Windows 10 версии 1803)
  • KB5003197 (Windows 10 версии 1607 и Windows Server 2016)
  • KB5003172 (Windows 10 версии 1507)
  • KB5003209 (Windows 8.1 и Windows Server 2012 R2)
  • KB5003208 (Windows Server 2012)
  • KB5003233 (Windows 7 и Windows Server 2008 R2 SP1)
  • KB5003210 (Windows Server 2008 SP2)

«При проверке обновлений через Windows Server Update Services (WSUS) или Microsoft Endpoint Configuration Manager некоторые устройства не получали уведомления о доступности патчей», — объяснили в Microsoft.

Напомним, что в мае разработчики устранили 55 уязвимостей, 4 из которых получили статус критических, а ещё три использовались в реальных кибератаках.

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