МТС RED помогла Microsoft устранить уязвимость в отладчике WinDbg

МТС RED помогла Microsoft устранить уязвимость в отладчике WinDbg

МТС RED помогла Microsoft устранить уязвимость в отладчике WinDbg

Участник команды МТС RED ART выявил в Microsoft WinDbg уязвимость, позволяющую проводить атаки на разработчиков, в том числе с целью встраивания закладок в создаваемые ими приложения. Проблему решили с выпуском Windows SDK 11.

Данная уязвимость возникла из-за небезопасности процесса обработки dmp-отчетов о неполадках, автоматически отправляемых разработчикам. Отсутствие адекватной проверки содержимого таких файлов позволяло встроить в них вредоносный код или ссылку.

Эксплойт возможен при наличии SMB-доступа к системе с установленным WinDbg. В случае успеха злоумышленник сможет выполнить свой код на хосте и провести атаку подменой библиотеки.

«Опасность атаки непосредственно на разработчиков состоит в том, что они, как правило, имеют права локального администратора на рабочей машине и доступ к исходному коду продуктов, — пояснил Александр Калинин, эксперт МТС RED. — Результатом такой атаки может стать утечка конфиденциальной информации и даже встраивание закладок в программные решения компании, чтобы получить доступ в инфраструктуру ее заказчиков».

Во избежание неприятностей пользователям популярного отладчика советуют обновить продукт до пропатченной версии, включенной в состав пакетов Windows SDK 11 и выше.

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