Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Знаменитый конкурс для хакеров Pwn2Own, проходивший в этом году в Майами, принёс участникам 400 тысяч долларов за разработку и демонстрацию 26 эксплойтов, которые потенциально могут использоваться в атаках на продукты АСУ ТП и SCADA.

В ходе исследований специалисты пытались атаковать целый спектр категорий: командный сервер, сервер OPC UA, шлюз к данным и человеко-машинный интерфейс (Human-Machine Interface, HMI).

«Всем ещё раз огромное спасибо, что приняли участие в Pwn2Own. Также выражаем благодарность вендорам за сотрудничество и за устранение уязвимостей, выявленных специалистами», — объявили организаторы конкурса.

К слову, вендорам дали 120 дней на выпуск патчей, по истечении которых представители Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI) раскроют технические подробности обнаруженных багов.

Победителями конкурса стали Даан Кёпер (@daankeuper) и Таис Алкемейд (@xnyhps) из Computest Sector 7 (@sector7_nl). В первый день они заработали 20 тысяч долларов после того, как выполнили код на сервере SCADA Inductive Automation Ignition с помощью бреши в процессе аутентификации.

Позже в этот же день они получили ещё $20 тыс. за уязвимость бесконтрольного поиска пути, которая привела к удалённому выполнению кода в софте AVEVA Edge HMI / SCADA. Второй день отметился для Computest Sector 7 успешной DoS-атакой на демосервер Unified Automation C++ (заработали $5000).

После этого команде удалось обойти проверку доверенных приложений в OPC Foundation OPC UA .NET, что принесло ей $40 000. Таким образом, Computest Sector 7 заняла первую строчку, за ней идёт Incite Team, а замыкает тройку лидеров Claroty Research.

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