Опасный баг в Google Chrome можно использовать с вредоносным аддоном

Опасный баг в Google Chrome можно использовать с вредоносным аддоном

Опасный баг в Google Chrome можно использовать с вредоносным аддоном

На этой неделе пользователям браузера Google Chrome пришло обновление. В версии под номером 92 разработчики устранили десять уязвимостей, включая баги высокой степени опасности. За информацию об отдельных дырах эксперты получили десятки тысяч долларов.

Команда 360 Alpha Lab, входящая в состав китайской компании Qihoo 360, заработала $20 000 за сообщение об уязвимости под идентификатором CVE-2021-30590.

Согласно описанию на официальном сайте Google, эта брешь представляет собой возможность переполнениях буфера в функциональности закладок браузера.

Один из исследователей отметил, что с помощью CVE-2021-30590 можно обойти встроенную песочницу, в связке с вредоносным расширением эта уязвимость создаёт ещё большие риски. В итоге успешная эксплуатация позволяет злоумышленнику выполнить код удалённо.

Также высокую степень опасности получили две бреши, обнаруженные экспертов Дэвидом Еркегом. Одна из них (CVE-2021-30592) допускает запись за пределами границ, а вторая (CVE-2021-30593) представляет собой баг чтения в Tab Strips. За эти уязвимости Еркег получил $10 000 и $5000 соответственно.

«Эксплуатации CVE-2021-30592 подразумевает предварительную установку вредоносного расширения. С CVE-2021-30593 всё ещё проще: использовать её в атаке можно и без аддона», — объяснил исследователь.

Также стоит выделить ещё один серьёзный баг — CVE-2021-30591. Это проблема вида use-after-free в API File System. Она принесла специалистам $20 тысяч.

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