Январские обновления Windows 10 и 11 сломали VPN-соединения L2TP

Январские обновления Windows 10 и 11 сломали VPN-соединения L2TP

Январские обновления Windows 10 и 11 сломали VPN-соединения L2TP

Пользователи и администраторы Windows 10 и 11 пожаловались на новые проблемы в работе операционной системы после установки январских обновлений. В частности, баги коснулись соединений VPN L2TP.

Виновниками стали апдейты под номерами KB5009543 (для Windows 10) и KB5009566 (Windows 11), вышедшие на этой неделе в рамках ежемесячных обновлений операционной системы и её компонентов.

После установки вышеуказанных апдейтов пользователи Windows начали жаловаться на проблемы с соединениями VPN L2TP при работе с VPN-клиентом. Согласно сообщениям, попытка подключиться к устройству приводит к следующей ошибке:

 

В логах журнала событий также упоминается код ошибки 789, который говорит о том, что соединение с VPN не удалось.

 

Судя по всему, баг затрагивает далеко не все устройства, но известно, что проблема всегда проявляется при использовании встроенного в Windows VPN-клиента. Системные администраторы отметили на площадке Reddit, что апдейты мешают им подключаться к файрволам SonicWall, Cisco Meraki и WatchGuard.

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