В ноябре Google избавилась от эксплуатируемой уязвимости в Android

В ноябре Google избавилась от эксплуатируемой уязвимости в Android

В ноябре Google избавилась от эксплуатируемой уязвимости в Android

Google выпустила ноябрьский набор патчей для Android, который, помимо прочих багов, устраняет эксплуатируемую в кибератаках уязвимость. Согласно бюллетеню Google, эта дыра затрагивает ядро мобильной операционной системы.

В общей сложности ноябрьские обновления залатали 18 брешей в системных компонентах и ещё 18, затрагивающих ядро и компоненты вендора. Разработчики в этом наборе выделяют дыру под идентификатором CVE-2021-1048.

Этот баг позволяет повысить права в системе за счёт проблемы, известной как «use after free». По словам Google, именно CVE-2021-1048 фигурирует в реальных кибератаках, масштаб которых, правда, довольно ограничен.

О технических деталях этой уязвимости пока никто не особо распространяется, поскольку производители мобильных устройств работают над адаптацией патча под свои кастомные билды. Стоит учитывать, что на сегодняшний день большинство пользователей Android находятся под угрозой эксплуатации бага.

Тем не менее самыми «страшными» дырами в ноябрьском наборе апдейтов стали две критические RCE-уязвимости: CVE-2021-0918 и CVE-2021-0930. Если киберпреступники разработают под них эксплойты, они смогут выполнить вредоносный код удалённо.

Как только вам станут доступны эти обновления, рекомендуем не медлить с их установкой. Сейчас всё зависит от расторопности производителей смартфонов и планшетов.

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