В GitLab EE устранили критическую уязвимость, грозящую угоном аккаунтов

В GitLab EE устранили критическую уязвимость, грозящую угоном аккаунтов

В GitLab EE устранили критическую уязвимость, грозящую угоном аккаунтов

Команда GitLab выпустила патчи для корпоративных систем управления репозиториями кода. Одна из закрытых уязвимостей получила 9,9 балла по шкале CVSS, пользователям рекомендуется установить обновления в кратчайшие сроки.

Проблема CVE-2022-1680 позволяет захватить контроль над аккаунтом пользователя, добавленного в премиум-группу. Эксплойт возможен в тех случаях, когда участникам группы предоставлена возможность единого входа на основе SAML.

Такие настройки в рамках услуг Premium+ обеспечивают обмен данными по протоколу SCIM (System Cloud Identity Management, система междоменного управления аутентификацией). Согласно бюллетеню GitLab, некорректная реализация этого механизма позволяет владельцу премиум-группы добавить участника проекта, указав его имя пользователя и email, затем подменить адрес электронной почты (через SCIM) и угнать, таким образом, аккаунт новобранца, если тот не включил 2FA.

Установив контроль над учетной записью жертвы, злоумышленник сможет также изменить отображаемое имя и юзернейм. 

Наличие CVE-2022-1680 подтверждено для всех прежних выпусков GitLab Enterprise Edition (EE), начиная с 11.10; обновления вышли только в поддерживаемых ветках. Сборки 14.9.5, 14.10.4 и 15.0.1 также содержат патчи для других, менее опасных уязвимостей. Некоторые из них актуальны и для GitLab Community Edition (CE):

  • CVE-2022-1940 — хранимая XSS в интеграции Jira;
  • CVE-2022-1948 — возможность выполнения стороннего скрипта (XSS) при использовании команд Quick Actions;
  • CVE-2022-1935 и CVE-2022-1936 — возможность обхода ограничений по IP при наличии действующего токена CI/CD;
  • CVE-2022-1944 — некорректная авторизация в интерактивном веб-терминале;
  • CVE-2022-1821 — возможность несанкционированного доступа к списку участников родительской группы; 
  • CVE-2022-1783 — обход запрета на добавление новых участников проектной группы.

Уязвимости в GitLab нередки. Такие дыры ставят под угрозу большое количество пользователей, и разработчики DevOps-платформы стараются латать ее в сжатые сроки, однако патчинг на местах далеко не всегда происходит так же оперативно, что на руку злоумышленникам.

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