WordPress-плагин, установленный на 3 млн сайтов, открывал хакерам бэкапы

WordPress-плагин, установленный на 3 млн сайтов, открывал хакерам бэкапы

WordPress-плагин, установленный на 3 млн сайтов, открывал хакерам бэкапы

Разработчики плагина UpdraftPlus для сайтов на WordPress выпустили патчи, устраняющие выявленную уязвимость, на которую указал исследователь Марк Монтпас. Напомним, что UpdraftPlus установлен более чем на 3 миллионах веб-ресурсов.

Как объясняет в блоге команда Wordfence Threat Intelligence, брешь позволяет активному пользователю, включая подписчиков, загрузить резервные копии, созданные уязвимым плагином.

Как известно, бэкапы являются отличным источником конфиденциальной информации, взять хотя бы файлы конфигурации, которые могут открыть третьим лицам полный доступ к целевому сайту и его базе данных.

Исследователи по кибербезопасности смогли создать демонстрационный эксплойт, а также изначально отметили, что условный злоумышленник должен начать атаку именно в тот момент, когда плагин готовит резервные копии.

Чуть позже специалисты выяснили, что грамотная эксплуатация допускает кражу бэкапа в любое время. Как уточнили в Wordfence, атакующий должен отправить специально созданный heartbeat-запрос (индикация нормальной работы), содержащий временной параметр.

«С помощью конкретных подпараметров киберпреступник может получить информацию, которой будет достаточно для загрузки бэкапа», — пишут эксперты.

Вчера разработчики UpdraftPlus выпустили версию под номером 1.22.3, в которой описанная проблема в безопасности устранена.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru