Google устранила четыре 0-day в Android, используемые в реальных атаках

Google устранила четыре 0-day в Android, используемые в реальных атаках

Google устранила четыре 0-day в Android, используемые в реальных атаках

Майские патчи от Google, предназначенные для мобильной операционной системы Android, устраняют опасные уязвимости, среди которых особо выделяются четыре 0-day, уже фигурирующие в реальных кибератаках.

Бреши нулевого дня получили идентификаторы CVE-2021-1905, CVE-2021-1906, CVE-2021-28663 и CVE-2021-28664. Они затрагивают графические процессоры Qualcomm и драйверы Arm Mali GPU.

Как отметили исследователи Google Project Zero, соответствующие кибератаки поразили ограниченное число пользователей. Специалисты также дали пояснения к каждой из пропатченных дыр:

  • CVE-2021-1905 — проблема «Use After Free» в Graphics. Существует из-за некорректной обработки памяти.
  • CVE-2021-1906 — эта брешь возникла благодаря неправильной перерегистрации адреса.
  • CVE-2021-28663 — непривилегированный пользователь может инициировать некорректные операции в памяти GPU и привести к use-after-free. В случае успешной эксплуатации эта дыра позволяет получить root-права.
  • CVE-2021-28664 — непривилегированный пользователь может получить право на запись в память, предназначенную только для чтения.

«Команда безопасности Android предупреждает пользователей о потенциально опасных приложениях, использующих описанные уязвимости», — гласит пояснение к майским патчам.

Однако четырьмя 0-day дело не ограничилось, поскольку заплатки Google также избавили людей ещё от трёх критических уязвимостей: CVE-2021-0473, CVE-2021-0474, CVE-2021-0475. Эти бреши затрагивают системный компонент Android — System.

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