Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

В общей сложности шесть опасных уязвимостей в прошивке затрагивают широкий спектр устройств от HP, используемых в корпоративных средах. Несмотря на то что о ряде багов было известно ещё в июле 2021-го, некоторые компьютеры стоят до сих пор непропатченными.

Дыры в прошивке особенно опасным тем, что могут привести к установке вредоносного софта, который будет функционировать даже после переустановки операционной системы. Кроме того, такие вредоносы смогут легко обходить защитные средства.

Вопрос с уязвимыми устройствами от HP подняли специалисты компании Binarly. В отчёте эксперты пишут, что о некоторых брешах из набора они рассказывали ещё на конференции Black Hat 2022.

Тем не менее вендор пока оставил без патча ряд моделей, что, само собой, открывает эти устройства для атак киберпреступников. О первых трёх багах исследователи сообщили HP в июле 2021 года, об остальных — в апреле 2022-го.

Получается, что на исправление изъянов у вендора было в одном случае четыре месяце, в другом — вообще больше года. Все проблемы связаны с повреждением памяти в System Management Module (SMM), что приводит к выполнению кода.

SMM является частью UEFI-прошивки и предоставляет полезные функции вроде возможности управления аппаратной начинкой. Список уязвимостей с идентификаторами выглядит так:

  • CVE-2022-23930 – переполнение буфера, приводящее к выполнению кода (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31644 – запись за пределами границ в CommBuffer, позволяющая частично обойти валидацию (7,5 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31645 – та же запись за пределами границ в CommBuffer, поскольку не проверятся размер указателя, отправляемого обработчику SMI (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31646 – проблема, приводящая к повышению прав и выполнению кода из-за прямого воздействия на память (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31640 – некорректная проверка ввода, предоставляющая атакующим контроль над данными CommBuffer (7,5 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31641 – брешь в обработчике SMI, приводящая к выполнению кода (7,5 балла по CVSS v3 «высокая степень риска»)

 

Напомним, что на днях мы писали об устранении опасной уязвимости в предустановленном софте HP Support Assistant.

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