Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

В новой версии Google Chrome под номером 107 разработчики устранили 14 уязвимостей, среди которых есть опасные. О проблемах в безопасности корпорация узнала от сторонних исследователей, каждый из которых получил своё вознаграждение.

Согласно описанию, трём пропатченным уязвимостям присвоили высокую степень риска, шести — среднюю, а одной досталась самая низкая.

Для успешной эксплуатации злоумышленник сначала должен обманом заставить пользователя открыть специально созданную веб-страницу в уязвимом браузере. В этом случае атакующий сможет выполнить код или вызвать DoS в затронутой системе.

Самая опасная брешь получила идентификатор CVE-2022-3652 — несоответствие используемых типов данных (type confusion) в JavaScript- и WebAssembly-движке V8. По словам Google, сообщивший об этой дыре специалист получил 20 тыс. долларов.

Следующая уязвимость, заслуживающая внимания, — CVE-2022-3653. Она открывает возможность для переполнения буфера в движке Vulkan. Исследователь получил 17 тыс. долларов за соответствующий баг-репорт.

Последняя опасная брешь — CVE-2022-3654. Это use-after-free (некорректное использование динамической памяти) в Layout. С размером вознаграждения за эту дыру Google пока не определилась.

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