Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Как известно, опытные киберпреступники любят использовать уязвимости нулевого дня (0-day) в ходе своих кампаний. Отсюда вытекает интересная статистика: за 2022 год исследователи выявили 55 активно эксплуатируемые уязвимости, большая часть которых затрагивала продукты Microsoft, Google и Apple.

Подавляющее большинство (53 из 55) брешей позволяли атакующим получить более высокие права в системе или удалённо выполнить код на затронутых устройствах.

Согласно статистике Mandiant, основную часть 0-day в прошлом году эксплуатировали именно китайские киберпреступники, причём правительственные, как подчёркивают специалисты. Атаковались операционные системы, веб-браузеры и продукты для управления сетью.

 

Для сравнения: в 2021 году злоумышленники использовали 80 уязвимостей нулевого дня, поэтому можно говорить о небольшом спаде в подобных атаках.

Из 55 обнаруженных 0-day 13 фигурировали в атаках кибершпионских группировок. По словам Mandiant, российские хакеры задействовали всего две подобные бреши в реальных атаках, как и хакеры из КНДР.

 

Что касается багов в сетевых продуктах, специалисты Mandiant отметили десять наиболее опасных:

 

На долю Windows пришлось 15 дыр нулевого дня, на Chrome — 9, iOS — 5 и macOS — 4.

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