Google выпустила Chrome 115 и выплатила $60 000 за дыры в V8

Google выпустила Chrome 115 и выплатила $60 000 за дыры в V8

Google выпустила Chrome 115 и выплатила $60 000 за дыры в V8

Вчера Google представила обновление Chrome 115, в котором разработчики устранили 17 уязвимостей, об 11 из которых сообщили сторонние исследователи в области кибербезопасности.

Среди пропатченных багов есть три бреши высокой степени риска. Проблемы несоответствия используемых типов данных затрагивают WebAssembly- и JavaScript-движок V8.

Сообщившие о трех опасных уязвимостях эксперты получили от Google 60 тысяч долларов в рамках программы по поиску багов (Bug Bounty). В частности, 43 тыс. получил исследователь с ником «Jerry», который выявил две из трех упомянутых уязвимостей: CVE-2023-4068 и CVE-2023-4070.

На последнюю из этих дыр (CVE-2023-4069) указал специалист из GitHub Security Lab, что принесло ему 21 тыс. долларов.

В обновлении есть заплатки и для других шести уязвимостей высокой степени риска. Наиболее опасная — CVE-2023-4071, возможность переполнения буфера в компоненте Visuals.

Далее идет возможность чтения и записи за пределами границ в WebGL (CVE-2023-4072), а после нее — доступ к памяти за пределами границ в ANGLE (CVE-2023-4073).

В Google отметили, что сторонние исследователи получили по программе Bug Bounty в общей сложности уже 123 000 долларов. Последняя сборка браузера Chrome имеет номера 115.0.5790.170 (для macOS и Linux) и 115.0.5790.170/.171 (для Windows).

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