VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

Компания VMware вчера выпустила обновления, устраняющие уязвимости во множестве продуктов. В руках киберпреступников эти бреши могут привести к получению полного контроля над затронутой системой.

Всего разработчики насчитали и исправили шесть багов, получивших от 4,4 до 8,6 баллов о шкале CVSS. Среди уязвимых продуктов можно отметить VMware vRealize Operations (до версии 8.5.0), VMware Cloud Foundation (версии 3.x и 4.x) и vRealize Suite Lifecycle Manager (версии 8.x).

Список пропатченных уязвимостей выглядит так:

  • CVE-2021-22022 (CVSS: 4,4) — возможность чтения файла в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию информации.
  • CVE-2021-22023 (CVSS: 6,6) — брешь в API vRealize Operations Manager, предоставляющая атакующему административный доступ с возможностью редактировать информацию о пользователях.
  • CVE-2021-22024 (CVSS: 7,5) — баг чтения логов в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию конфиденциальной информации.
  • CVE-2021-22025 (CVSS: 8,6) — эта уязвимость позволяет злоумышленнику добавлять новые ноды в существующий кластер vROps.
  • CVE-2021-22026 и CVE-2021-22027 (CVSS: 7,5) — SSRF-дыры, позволяющие перехватить информацию.

О части багов сообщил специалист Positive Technologies Егор Димитренко (CVE-2021-22022 и CVE-2021-22023), информация по остальным дырам пришла от исследователей из MoyunSec V-Lab.

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