Google закрыла 10 дыр в Chrome 107 и выплатила исследователям $45 000

Google закрыла 10 дыр в Chrome 107 и выплатила исследователям $45 000

Google закрыла 10 дыр в Chrome 107 и выплатила исследователям $45 000

На этой неделе Google выпустила уже 107-ю версию браузера Chrome. Разработчики устранили десять уязвимостей, включая шесть опасных брешей, о которых компании сообщили сторонние исследователи в области кибербезопасности.

Четыре уязвимости высокой степени риска связаны с ошибкой использования динамической памяти (use-after-free). За их обнаружение Google заплатила экспертам в общей сложности 45 тысяч долларов.

Наиболее опасный баг — CVE-2022-3885 — затрагивает JavaScript- и WebAssembly-движок V8. Следующая по степени риска — CVE-2022-3886, которую нашли в компоненте Chrome для распознавания речи. За её обнаружение специалист получил $10 000.

Ещё одна use-after-free, затрагивающая компоненты Chrome Web Workers и WebCodecs, принесла исследователям 7 тысяч долларов.

Оставшиеся две опасные бреши в Chrome — CVE-2022-3889 (несоответствие используемых типов данных в движке V8) и CVE-2022-3890 (переполнение буфера в Crashpad) — также были закрыты последним апдейтом.

Всем пользователям советуем поставить патч. Номер актуальной сборки Chrome для macOS и Linux — 107.0.5304.110, для Windows — 107.0.5304.106/107.

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