Старенькие модели iPhone получили патч для уязвимости BLASTPASS

Старенькие модели iPhone получили патч для уязвимости BLASTPASS

Старенькие модели iPhone получили патч для уязвимости BLASTPASS

Apple не обделила вниманием старенькие модели iPhone и решила портировать под них важные патчи. Речь идёт о заплатках для бреши под идентификатором CVE-2023-41064, которую используют операторы шпионского софта Pegasus.

CVE-2023-41064 обнаружили специалисты Citizen Lab. Злоумышленники эксплуатируют её, отправляя жертве специально созданные изображения по iMessage.

На днях Apple устранила эту брешь — а вместе с ней и CVE-2023-41061 — в актуальных версиях систем iOS, iPadOS, macOS и watchOS. Эти дыры позволяют атакующим выполнить вредоносный код.

Используя цепочку эксплойтов, получившую имя BLASTPASS, киберпреступники устанавливали на устройства жертв знаменитый шпионский софт Pegasus.

Чтобы не обижать владельцев стареньких яблочных устройств, Apple решила портировать патчи под эти девайсы. Таким образом, вышли версии iOS 15.7.9 и iPadOS 15.7.9macOS Monterey 12.6.9 и macOS Big Sur 11.7.10.

Заплатки подойдут моделям iPhone 6s, iPhone 7, первому поколению iPhone SE, iPad Air 2 и четвёртому поколению iPad mini. Обратите внимание, что поддержка iOS 15 закончилась год назад (в сентябре 2022).

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