Уязвимость библиотеки Rust грозит удалением системных файлов и папок

Уязвимость библиотеки Rust грозит удалением системных файлов и папок

Уязвимость библиотеки Rust грозит удалением системных файлов и папок

Кураторы проекта обновили стандартную библиотеку языка Rust, устранив уязвимость, позволяющую злоумышленнику удалить системные файлы или каталог по своему выбору.

Согласно информационному бюллетеню, уязвимость CVE-2022-21658, оцененная в 7,3 балла по CVSS, связана с возможностью атаки TOCTOU (Time-of-Check Time-of-Use) во время выполнения функции std::fs::remove_dir_all. Из-за некорректной реализации обработки симлинков возникает состояние гонки между проверкой этого условия и использованием результатов — стиранием данных.

Как оказалось, вместо блокировки перехода по символическим ссылкам функция remove_dir_all() вначале проверяет, является ли целевой объект таким указателем. При положительном результате файл удаляется, в противном случае происходит запуск рекурсивного удаления содержимого каталога; таким образом, эта операция выполняется с небольшой задержкой.

В итоге злоумышленник с минимальными правами в системе может отыскать в ней подходящее привилегированное приложение, создать папку временных файлов и в нужный момент заменить ее симлинком. Успех атаки в данном случае зависит от точности выбора времени подмены; в случае успеха эксплойт отрабатывает за несколько секунд.

Уязвимости подвержены все выпуски Rust с 1.0.0 по 1.58.0. Патч включен в состав обновления 1.58.1, вышедшего на прошлой неделе, и доступен для ряда кастомных средств программирования. Примечательно, что установка заплатки не способна решить проблему в ОС REDOX и macOS версий ниже 10.10 (Yosemite).

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