Баг Ножниц Windows раскрывает спрятанное содержимое на изображениях

Баг Ножниц Windows раскрывает спрятанное содержимое на изображениях

Баг Ножниц Windows раскрывает спрятанное содержимое на изображениях

Исследователь, ранее сообщавший о баге в смартфонах Goolge Pixel, нашёл похожую проблему в Windows: инструмент Ножницы (Snipping Tool) содержит уязвимость, раскрывающую обрезанное содержимое на изображениях.

Считается, что выявленная брешь создаёт определённые риски для конфиденциальности пользователей. Представим, что вы хотите поделиться изображением или фотографией, но перед этим удаляете определённый фрагмент. Это может быть лицо или номер банковской карты.

Так вот, специальный эксплойт поможет злоумышленникам «вытащить» все те сведения, которые вы пожелали скрыть. Для демонстрации работы подобного эксплойта в случае с Goolge Pixel специалисты создали специальную веб-страницу, на которой можно протестировать различные изображения.

Теперь исследователь Крис Блюм заявил о наличии такого же бага в Ножницах Windows. При открытии файла в Snipping Tool и последующей его перезаписи, инструмент оставляет ряд данных, которые можно восстановить.

Другой специалист Дэвид Бьюкенен протестировал выложенный эксплойт в системе Windows 11. В результате ему удалось частично восстановить обрезанное изображение:

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