Злодеи взломали GitHub-репозитории Okta, украли исходный код

Злодеи взломали GitHub-репозитории Okta, украли исходный код

Злодеи взломали GitHub-репозитории Okta, украли исходный код

Компания Okta, разработчик IdM-систем (Identity and Access Management, управление учетными записями и доступом), сообщила о взломе части своих репозиториев, в которых хранился исходный код.

«Киберинцидент не затронул наших клиентов, включая HIPAA, FedRAMP и DoD. От вас не требуется никаких действий», — пишет компания.

Как отметили ранее в BleepingComputer, киберпреступники получили доступ к репозиториям Okta Workforce Identity Cloud (WIC), размещённым на площадке GitHub. Добравшись до исходного кода, злоумышленники, само собой, скопировали его.

Okta узнала о взломе от представителей GitHub в начале этого месяца. Достоверно известно, что атакующие не смогли получить доступ к данным клиентом или сервису Okta. В связи с киберинцидентом компания временно ввела ограничения и приостановила интеграцию со сторонними приложениями.

Специалисты тщательно проверили затронутый код, чтобы убедиться в отсутствии несанкционированных изменений или так называемых вредоносных закладок. Помимо этого, представители Okta сбросили чётные данные и уведомили правоохранительные органы об инциденте.

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