CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

В системе непрерывной интеграции Jenkins нашли две опасные уязвимости, которые могут привести к выполнению кода на затронутых системах. Пользователям рекомендуют обновить Jenkins-серверы, чтобы избежать возможных кибератак.

Бреши отслеживаются под идентификаторами CVE-2023-27898 и CVE-2023-27905, но специалисты компании Aqua объединили их под одним именем — CorePlague. Проблемы затрагивают серверы Jenkins и Update Center, уязвимы все версии до 2.319.2.

«Эксплуатация выявленных брешей позволяет атакующему выполнить код на сервере жертвы. Таким образом, злоумышленник может получить полный контроль над целевым сервером», — пишет Aqua в отчёте.

Баги существуют из-за способа обработки плагинов Jenkins, доступных в Update Center. В результате киберпреступник может загрузить плагин с вредоносной нагрузкой и запустить атаку вида XSS (межсайтовый скриптинг).

«Как только жертва откроет “Available Plugin Manager“ на сервере Jenkins, запустится XSS, которая позволит атакующим выполнить код с помощью API Script Console», — объясняют специалисты Aqua.

Поскольку это разновидность «хранимой XSS», JavaScript внедряется на сервер без необходимости устанавливать плагин или переходить по URL. Разработчики уже подготовили патчи, с установкой которых рекомендуют не затягивать.

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