В WhatsApp устранили брешь, приводящую к раскрытию данных пользователей

В WhatsApp устранили брешь, приводящую к раскрытию данных пользователей

В WhatsApp устранили брешь, приводящую к раскрытию данных пользователей

Специалисты подразделения Check Point Research выявили уязвимость в популярном мессенджере WhatsApp, затрагивающую функцию фильтрации изображений. Успешная эксплуатация этой бреши позволяла злоумышленнику получить доступ к конфиденциальной информации.

Для атаки условному киберпреступнику потребовалось бы применить определённые фильтры к заранее подготовленному изображению. После этого оставалось только отправить его жертве.

Поскольку уязвимость затрагивает фильтрацию изображения в WhatsApp, стоит уточнить, что назначение этой функции заключается в изменении пикселей для достижения эффектов вроде размытия или резкости.

Как отметили исследователи из Check Point Research, сбой в работе WhatsApp можно было вызвать переключением между различными фильтрами в специально созданных GIF-файлах. После передачи информации разработчикам WhatsApp брешь получила идентификатор CVE-2020-1910.

Также специалисты определили класс уязвимости — проблема чтения и записи за пределами границ. В настоящее время дыра уже пропатчена, так что беспокоиться не о чем (если вы, конечно, обновляете приложение).

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