В Microsoft Defender для Интернета вещей нашли две критические бреши

В Microsoft Defender для Интернета вещей нашли две критические бреши

В Microsoft Defender для Интернета вещей нашли две критические бреши

Исследователи из компании SentinelOne рассказали о критических уязвимостях, которые им удалось выявить в Microsoft Defender для Интернета вещей (Microsoft Defender for IoT). К счастью, разработчики уже давно подготовили патч.

Изначально Microsoft Defender для Интернета вещей создавался с функциональными возможностями обнаружения киберугроз в сети и реагирования на них (NDR). Система поддерживает различные IoT- и OT-устройства, а также может разворачиваться как в облаке, так и локально (on-premises).

Две критические уязвимости, обнаруженные специалистами SentinelOne, получили идентификаторы CVE-2021-42311 и CVE-2021-42313 и 10 баллов по шкале CVSS. Обе бреши представляют собой возможность SQL-инъекции, с помощью которой удалённый злоумышленник может добиться выполнения кода (без необходимости аутентифицироваться).

Согласно отчёту SentinelLabs, уязвимость CVE-2021-42313 вызвана отсутствием очистки параметра UUID. Как отметили исследователи, баг позволил им «внедрить, обновить и выполнить SQL-команды».

SentinelLabs опубликовала демонстрационный эксплойт (proof-of-concept, PoC), с помощью которого можно извлечь идентификатор активного пользователя из базы данных. В случае успешной эксплуатации можно получить полный контроль над целевым аккаунтом.

Другая дыра — CVE-2021-42311 — существует из-за расшаривания токена API, который используется для верификации, между установками Microsoft Defender для Интернета вещей. Microsoft уже подготовила все необходимые патчи, которые нужно просто установить.

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