В мобильном WhatsApp пропатчена критическая RCE-уязвимость

В мобильном WhatsApp пропатчена критическая RCE-уязвимость

В мобильном WhatsApp пропатчена критическая RCE-уязвимость

В этом месяце в WhatsApp (принадлежит Meta, которая признана экстремисткой в РФ) для Android и iOS устранили две уязвимости, позволяющие удаленно выполнить любой код в целевой системе; одна из новых дыр оценена как критическая. Пользователям настоятельно рекомендуется обновить клиент до сборки 2.22.16.12.

Согласно сентябрьскому бюллетеню, обе проблемы связаны с ошибкой целочисленного переполнения, которая может возникнуть при использовании видео. Данных о попытках злоупотребления пока нет.

Уязвимость CVE-2022-36934 (9,8 балла CVSS) можно использовать с помощью видеозвонка. Проблема актуальна для всех прежних выпусков мобильного WhatsApp, включая версии для бизнеса, и решена с выпуском обновления v2.22.16.12 для обеих платформ.

Уязвимости CVE-2022-27492 (целочисленное переполнение через нижнюю границу представления, 7,8 балла) подвержены все сборки клиента для Android ниже v2.22.16.12, а для iOS — ниже v2.22.15.9. Эксплойт осуществляется через отправку жертве специально созданного видеофайла.

Уязвимости в WhatsApp нередки, в том числе позволяющие удаленно выполнить вредоносный код, свести на нет криптозащиту или захватить контроль над аккаунтом. С точки зрения конфиденциальности это тоже далеко не самый лучший мессенджер, однако многим он нравится из-за удобства. В этом году разработчики решили реабилитироваться и анонсировали несколько нововведений.

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