Google начала работать над аппаратной защитой Android-устройств

Google начала работать над аппаратной защитой Android-устройств

Google начала работать над аппаратной защитой Android-устройств

Google начала работать над повышением защищённости Android на аппаратном уровне. Задача — вывести безопасность мобильных устройств за рамки операционной системы и поработать с различными компонентами софтового стека, включая прошивку.

Корпорация сама подтверждает важность нового вектора работы следующими словами:

«На протяжении последних десяти лет ИБ-сообщество говорило о проблеме эксплуатации уязвимостей в прошивке, запущенной на второстепенных процессорах однокристальных систем».

Среди наиболее ярких примеров таких атак эксперты выделяют эксплуатацию брешей в модулях, отвечающих за функциональность Wi-Fi и передачу данных по сети. Такие уязвимости можно использовать «по воздуху» и внедрить произвольный код.

Именно поэтому Google решила усилить защищённость прошивки, которая взаимодействует с Android. Специалисты выделили несколько механизмов для этой цели:

  • Санитайзеры на основе компилятора (Compiler-based sanitizers). Они могут поймать проблемы безопасности памяти или сбоев на этапе компиляции кода. В качестве примеров Google упоминает BoundSan и IntSan.
  • Защита от эксплойтов (Exploit mitigations). Это, например, такие механизмы, как Control Flow Integrity (CFI), Kernel Control Flow Integrity (kCFI), ShadowCallStack.
  • Дополнительные функции защиты памяти. Они будут бороться с проблемами вроде переполнения буфера, user-after-free и т. п.

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