В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

Исследователи из Google Project Zero сообщили об очередных проблемах в безопасности, выявленных в Zoom, популярном софте для видеоконференций. Эксперты отметили, что уязвимости создают вектор атаки на пользователей этого сервиса.

Всего специалисты нашли две бреши, затрагивающие клиент Zoom для операционных систем Windows, macOS, Linux, iOS и Android. Первому багу присвоили идентификатор CVE-2021-34423 и 7,3 балла по шкале CVSS (переполнение буфера).

«Обнаруженная возможность переполнения буфера позволяет условному атакующему вызвать сбой в работе приложения или службы. В определённых сценариях эксплуатации злоумышленник сможет выполнить произвольный код», — гласит официальное сообщение представителей Zoom.

Другая уязвимость под идентификатором CVE-2021-34424 получила те же 7,3 балла. Здесь проблема уже заключается в повреждении памяти. Разработчики Zoom описывают её следующим образом:

«Предположительно, данная брешь открывает доступ к памяти и позволяет извлечь конфиденциальную информацию».

Список затронутых версий клиента Zoom приводим ниже:

  • Zoom Client for Meetings (для Android, iOS, Linux, macOS и Windows) версии до 5.8.4
  • Zoom Client for Meetings для Blackberry (для Android и iOS) версии до 5.8.1
  • Zoom Client for Meetings для intune (для Android и iOS) версии до 5.8.4
  • Zoom Client for Meetings для Chrome OS версии до 5.0.1
  • Zoom Rooms for Conference Room (для Android, AndroidBali, macOS и Windows) версии до 5.8.3
  • Controllers for Zoom Rooms (для Android, iOS и Windows) версии до 5.8.3
  • Zoom VDI версии до 5.8.4
  • Zoom Meeting SDK для Android версии до 5.7.6.1922
  • Zoom Meeting SDK для iOS версии до 5.7.6.1082
  • Zoom Meeting SDK для macOS версии до 5.7.6.1340
  • Zoom Meeting SDK для Windows версии до 5.7.6.1081
  • Zoom Video SDK (для Android, iOS, macOS и Windows) версии до 1.1.2
  • Zoom On-Premise Meeting Connector Controller версии до 4.8.12.20211115
  • Zoom On-Premise Meeting Connector MMR версии до 4.8.12.20211115
  • Zoom On-Premise Recording Connector версии до 5.1.0.65.20211116
  • Zoom On-Premise Virtual Room Connector версии до 4.4.7266.20211117
  • Zoom On-Premise Virtual Room Connector Load Balancer версии до 2.5.5692.20211117
  • Zoom Hybrid Zproxy версии до 1.0.1058.20211116
  • Zoom Hybrid MMR версии до 4.6.20211116.131_x86-64

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