Dahua важно патчить: баг в IP-камерах позволяет получить над ними контроль

Dahua важно патчить: баг в IP-камерах позволяет получить над ними контроль

Dahua важно патчить: баг в IP-камерах позволяет получить над ними контроль

В имплементации стандарта Dahua ONVIF (Open Network Video Interface Forum) нашли уязвимость, эксплуатация которой может привести к получению полного контроля над IP-камерами. В Сети всплыли подробности этой проблемы.

Брешь отслеживается под идентификатором CVE-2022-30563, ей присвоили 7,4 балла по шкале CVSS. По словам Nozomi Networks, с помощью бага условный злоумышленник может вклиниться в незашифрованное ONVIF-взаимодействие и направить камере запрос с учетными данными.

Патч вышел месяц назад, поэтому для защиты стоит просто установить его. Уязвимость затрагивает следующие продукты:

  • Dahua ASI7XXX: версии до v1.000.0000009.0.R.220620
  • Dahua IPC-HDBW2XXX: версии до v2.820.0000000.48.R.220614
  • Dahua IPC-HX2XXX: версии v2.820.0000000.48.R.220614

Специалисты Nozomi Networks, выявившие брешь, отметили, что она связана с механизмом аутентификации “WS-UsernameToken”, который внедрен в ряде IP-камер от китайского вендора Dahua. Использовав вектор повторной отправки учетных данных, атакующий мог скомпрометировать камеры. Если говорить точнее, эксплойт позволял создать аккаунт с правами администратора, открывающий неограниченный доступ к уязвимому устройству.

Все, что требовалось для успешной атаки — перехватить один из незашифрованных ONVIF-запросов. Затем он использовался для создания уже вредоносного запроса с теми же аутентификационными данными, что позволяло заставить устройство создать аккаунт администратора.

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