RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

В opensource-софте strongSwan, который Linux, FreeBSD, macOS, Android используют для VPN-связи, была найдена уязвимость, позволяющая удаленно выполнить любой код в системе. Патч включен в состав сборки 5.9.12 и доступен в других затронутых ветках.

Проблема, зарегистрированная как CVE-2023-41913, связана с переполнением буфера в стеке, которое может возникнуть при работе IKE-демона charon-tkm. Эту ошибку можно вызвать с помощью специального созданного сообщения IKE_SA_INIT.

Как оказалось, charon-tkm не проверяет размер данных, получаемых в ходе обмена открытыми ключами. В итоге при выполнении функции memcpy() демон может попытаться записать в 512-байтовый буфер до 10 Кбайт данных (дефолтный максимум для IKE-сообщений).

В своей блог-записи разработчики многократно напоминают: подобные ошибки открывают возможность для удаленного исполнения стороннего кода.

Уязвимости подвержены пакеты strongSwan релизов 5.3.0 и выше; установкам, не использующим charon-tkm, она не страшна. Проблема устранена с выпуском обновления 5.9.12. Патчи также вышли в других затронутых ветках продукта.

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