Apple закрыла в iOS, iPadOS и macOS две дыры, фигурирующих в атаках

Apple закрыла в iOS, iPadOS и macOS две дыры, фигурирующих в атаках

Apple закрыла в iOS, iPadOS и macOS две дыры, фигурирующих в атаках

Apple выпустила обновления для систем iOS, iPadOS и macOS, а также браузера Safari. Разработчики пропатчили две уязвимости, которые уже активно используются в реальных кибератаках.

Обе бреши затрагивают браузерный движок WebKit и получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2023-42916 — проблема чтения за пределами границ, которую можно использовать для слива конфиденциальной информации при обработке веб-контента.
  • CVE-2023-42917 — баг повреждения памяти, способный привести к выполнению произвольного кода при обработке веб-контента.

Описанные уязвимости обнаружил Клемент Лесинь из Google Threat Analysis Group (TAG). По словам Apple, корпорация в курсе эксплуатации дыр в атаках на версии iOS до 16.7.1.

Купертиновцы пока не раскрывают подробности этих кибератак, однако ранее подобные эксплойты использовались в шпионских кампаниях. Обратите внимание: любой сторонний браузер в iOS и iPadOS (включая Google Chrome, Mozilla Firefox и Microsoft Edge) работает на WebKit, поэтому манёвр у киберпреступников приличный.

Доступны следующие патчи:

  • iOS 17.1.2 и iPadOS 17.1.2 — для iPhone XS и более поздних моделей, 12-дюймового iPad Pro и более поздних моделей, iPad Air третьего поколения и более поздних моделей и др.
  • macOS Sonoma 14.1.2 — для «маков», работающих на macOS Sonoma.
  • Safari 17.1.2 — для macOS Monterey и macOS Ventura.

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