QNAP устранила критический баг доступа в NAS-устройствах

QNAP устранила критический баг доступа в NAS-устройствах

QNAP устранила критический баг доступа в NAS-устройствах

Тайваньский производитель NAS-устройств (Network Attached Storage) QNAP устранил критическую уязвимость, позволяющую атакующим взломать затронутые хранилища. Суть бреши крылась в забагованном софте, который не блокировал доступ злоумышленников к системным ресурсам.

В сущности, уязвимость, получившая идентификатор CVE-2021-28809, позволяла атакующим повысить привилегии, запустить произвольные команды удалённо и даже прочитать конфиденциальную информацию без необходимости проходить авторизацию.

По словам представителей QNAP, на сегодняшний день уже доступны версии HBS, в которых полностью устранена данная брешь. Пользователям рекомендуется установить следующие актуальные релизы:

  • QTS 4.3.6: HBS 3 v3.0.210507 и более поздняя версия;
  • QTS 4.3.4: HBS 3 v3.0.210506 и более поздняя версия;
  • QTS 4.3.3: HBS 3 v3.0.210506 и более поздняя версия.

Дополнительно специалисты QNAP опубликовали официальное заявление, в котором уточняется, что устройства с QTS 4.5.x и HBS 3 v16.x избавлены от этой дыры, поэтому их владельцам опасаться атак не стоит.

Напомним, что в начале апреля мы писали о незакрытых RCE-уязвимостях, затрагивающих десятки тысяч устройств SOHO от QNAP. Опасные баги эксперты выявили в накопителе QNAP TS-231 с новейшей прошивкой — версии 4.3.6.1446.

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