HPE устранила критическую 0-day, выявленную в декабре 2020 года

HPE устранила критическую 0-day, выявленную в декабре 2020 года

HPE устранила критическую 0-day, выявленную в декабре 2020 года

Американская компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) выпустила обновление, призванное устранить критическую уязвимость нулевого дня (0-day) в софте HPE Systems Insight Manager (SIM). Брешь позволяет злоумышленникам выполнить код удалённо, причём о существовании дыры было известно ещё в декабре прошлого года.

HPE SIM представляет собой систему для удалённой автоматизации и управления серверами HPE, хранилищами и сетевыми продуктами.

RCE-уязвимость в HPE SIM, получившая идентификатор CVE-2020-7200, затрагивает последние версии программы — 7.6.x. Под угрозой в случае эксплуатации этой бреши находятся только пользователи операционной системы Windows.

Сама HPE присвоила багу 9.8 баллов из 10, что возводит дыру в категорию критических. Потенциальный злоумышленник без каких-либо привилегий может задействовать баг в атаке, для чего даже не потребуется взаимодействие с пользователем.

В сущности, CVE-2020-7200 существует из-за недостаточной валидации пользовательских данных, которая приводит к десериализации ненадёжных сведений. В результате атакующий сможет выполнить вредоносный код на серверах, где запущен софт SIM.

HPE также рассказала о временном способе борьбы с эксплуатацией CVE-2020-7200: он подойдёт для тех, кто не может оперативно установить вышедшие патчи. Так, администраторам рекомендуют отключить функции «Federated Search» и «Federated CMS Configuration» — это должно нивелировать вектор атаки.

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