Баг Microsoft Edge позволял внедрить вредоносный код в любую веб-страницу

Баг Microsoft Edge позволял внедрить вредоносный код в любую веб-страницу

Баг Microsoft Edge позволял внедрить вредоносный код в любую веб-страницу

На прошлой неделе Microsoft выкатила обновления для Edge, в котором можно отметить патчи для двух опасных уязвимостей. Специалисты особенно выделяют одну из дыр, позволяющую потенциальным злоумышленникам внедрить и выполнить произвольный код в контексте любого веб-сайта.

Эта брешь получила идентификатор CVE-2021-34506 и 5,4 баллов по шкале CVSS. В сущности, это UXSS (универсальный межсайтовый скриптинг), который можно воспроизвести с помощью встроенного в браузер переводчика веб-страниц.

О наличии CVE-2021-34506 сообщил исследователь в области кибербезопасности Игнасио Лоуренс из компании CyberXplore. Сам эксперт описывает проблему следующим образом:

«UXSS несколько отличается от привычных нам XSS-атак, поскольку в случае универсального межсайтового скриптинга эксплуатируются уязвимости в браузере (либо в расширениях для браузера) на стороне клиента. Основная цель атакующего в этом случае — выполнить вредоносный код».

 

«В случае подобной эксплуатации затронут сам принцип работы браузера, а это значит, что его защитные функции можно обойти или отключить».

Специалисты выявили часть уязвимого кода во встроенном переводчике Edge. Оказалось, что функция не обрабатывает должным образом ввод. В этом случае у злоумышленников появляется возможность внедрить вредоносный JavaScript-код в любую область страницы.

Команда CyberXplore предоставила код демонстрационного эксплойта (proof-of-concept, PoC) и записала видеоролик, на котором наглядно видна эксплуатация бреши.

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