Инцидент в сетях 1Password связан со взломом системы поддержки Okta

Инцидент в сетях 1Password связан со взломом системы поддержки Okta

Инцидент в сетях 1Password связан со взломом системы поддержки Okta

Киберинцидент в сетях 1Password, как оказалось, напрямую связан со взломом системы поддержки американской компании Okta, специализирующейся на управлении учётными данными пользователей.

Представители платформы 1Password, которой пользуются более ста тысяч организаций, раскрыли детали инцидента в блоге:

«Мы зафиксировали подозрительную активность на установке Okta. Судя по всему, она связана со взломом системы поддержки. Внутреннее расследование не выявило признаков несанкционированного доступа к данным пользователей 1Password».

«Специалисты обратили внимание на странные действия 29 сентября, после чего немедленно заблокировали их».

В самой Okta на прошлой неделе сообщили, что неизвестные киберпреступники проникли в систему техподдержки пользователей с помощью украденных учётных данных.

А в 1Password уточнили, что в их случае злоумышленники воспользовались украденным cookie сессии одного из ИТ-сотрудников.

«Действуя совместно с Okta, мы выяснили, что эти инциденты взаимосвязаны и, скорее всего, относятся к одной кампании», — говорится в отчёте (PDF) 1Password.

Судя по всему, сотрудник техподдержки 1Password открыл обращение с Okta и предоставил файл HAR, созданный с помощью Chrome Dev Tools. Этот файл содержал аутентификационную сессию, позволившую получить доступ к административному порталу Okta.

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