Опубликован эксплойт к недавно пропатченной RCE-уязвимости в VMware NSX

Опубликован эксплойт к недавно пропатченной RCE-уязвимости в VMware NSX

Опубликован эксплойт к недавно пропатченной RCE-уязвимости в VMware NSX

В VMware проверили и подтвердили информацию о том, что в Сети появился рабочий эксплойт к только что закрытой критической уязвимости в платформе сетевой виртуализации NSX Data Center for vSphere (NSX-V). Тем, кто еще не установил патч, настоятельно рекомендуется сделать это в кратчайшие сроки.

Уязвимость NSX, о которой идет речь (CVE-2021-39144), связана с использованием opensource-библиотеки XStream для сериализации входных данных. Успешный эксплойт, согласно бюллетеню VMware, позволяет удаленно выполнить код с привилегиями root.

Проблема актуальна для всех прежних версий NSX-V (срок поддержки истек в середине января) и затрагивает также бандлы VMware Cloud Foundation (VCF) с такой составляющей. Степень опасности для VCF-сред VMware оценила в 9,8 балла по CVSS.

Ввиду серьезности угрозы разработчики залатали уязвимый компонент (NSX Manager — сервер, через который осуществляется взаимодействие с NSX) и включили заплатку в состав обновления NSX-V 6.4.14. Инструкции по патчингу NSX-V в средах Cloud Foundation 3.x приведены в KB89809. Процесс можно упростить, выполнив апгрейд VCF до версии 3.11.0.1 (вышла в апреле).

Когда стало известно о создании и сливе эксплойта, вендор обновил бюллетень, посвященный CVE-2021-39144, чтобы подстегнуть нерасторопных пользователей. Опубликован также FAQ, в котором сказано, что при успешной отработке эксплойта злоумышленник с сетевым доступом к NSXv-менеджеру сможет захватить контроль над этим центром управления инфраструктурой.

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