Samsung Galaxy S22 взломали в первый день Pwn2Own

Samsung Galaxy S22 взломали в первый день Pwn2Own

Samsung Galaxy S22 взломали в первый день Pwn2Own

Белый хакер заработал $50 000, взломав флагманский аппарат Samsung Galaxy S22. В Торонто проходит конкурс Pwn2Own. Уязвимости нулевого дня быстро нашли и в принтерах от Canon и HP. Больше всего денег — до $200 000 — дадут за взлом Google Pixel 6 и Apple iPhone 13.

Об “успехах” флагманского смартфона компании Samsung пишет BleepingComputer.

Сначала об использовании 0-day для Samsung Galaxy S22 отчиталась команда STAR Labs. С третьей попытки была выполнена атака с неправильной проверкой ввода. “Звезды” заработали $50 000, а также баллы Pwn2Own. Следующим с задачей справился участник по имени Чим. Как второй финалист, он получил половину заявленной суммы — $25 000.

 

В первый же день хакеры удачно использовали баги в принтерах и роутерах от Canon, Mikrotik, NETGEAR, TP-Link, Lexmark, Synology и HP.

На Pwn2Own исследователи безопасности “ломают” мобильные телефоны, принтеры, маршрутизаторы, сетевые хранилища, умные колонки и другие устройства. Всего 66 целей, все гаджеты обновлены и имеют заводские установки.

Самая большая награда в категории мобильные телефоны назначена за взлом смартфонов Google Pixel 6 и Apple iPhone 13. Можно заработать до $200 000.

В этом году Pwn2Own Toronto будет идти четыре дня. Сроки продлили из-за большего ажиотажа — на конкурс заявились 26 команд и участников.

Добавим, летом аспирант Северо-Западного университета в Чикаго опубликовал видеоролик, демонстрирующий взлом Google Pixel 6 с помощью выявленной уязвимости нулевого дня в Android. Брешь позволяла захватить контроль над системой и изменить настройки штатных средств безопасности.

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