В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сети появился код демонстрационного эксплойта (Proof-of-concept, PoC), использующего червеобразную критическую уязвимость в последних версиях операционных систем Windows 10 и Windows Server. Поскольку патчи вышли с майским набором обновлений, пользователям рекомендуется не игнорировать их установку.

Сама уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2021-31166 и скрывается в системном драйвере HTTP.sys, который используется набором служб Windows Internet Information Services (IIS) для обработки HTTP-запросов.

Как отметили эксперты, брешь затрагивает Windows 10 версии 2004 и Windows Server 2004. Если злоумышленник завладеет эксплойтом, ему удастся отправить специально созданные вредоносные пакеты целевым серверам.

Представители Microsoft подчеркнули, что «в большинстве случаев» атакующие могут удалённо выполнить произвольный код, для чего не потребуется даже проходить процесс аутентификации. Именно поэтому техногигант советует пропатчить все затронутые серверы.

Код PoC-эксплойта опубликовал исследователь в области кибербезопасности Аксель Суше. В этом случае Proof-of-concept задействует уязвимость вида use-after-free в HTTP.sys, которая в результате приводит к DoS и даже BSOD.

«Сам баг прячется в функции http!UlpParseContentCoding», — объясняет сам Суше.

В Твиттере специалист опубликовал GIF-анимацию, демонстрирующую эксплуатацию вышеописанной уязвимости.

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