Обновление Chrome 120 содержит патчи для пяти опасных уязвимостей

Обновление Chrome 120 содержит патчи для пяти опасных уязвимостей

Обновление Chrome 120 содержит патчи для пяти опасных уязвимостей

Сегодня Google выпустила обновление Chrome 120, которое важно установить не только из-за нового дизайна (стало чище и легче, на наш взгляд), но и благодаря патчам для девяти уязвимостей.

О шести пропатченных дырах Google узнала от сторонних исследователей в области кибербезопасности. Пять брешей получили высокую степень риска (4 являются классическим примером use-after-free).

В уведомлении разработчики отмечают, что корпорация выплатила специалистам 50 тысяч долларов за выявленные проблемы в безопасности. Согласно суммам вознаграждений, наиболее опасной брешью считают несоответствие типов данных (type confusion) в JavaScript-движке V8.

Этот баг получил идентификатор CVE-2023-6702 и принёс исследователям 16 тысяч долларов.

Оставшиеся четыре уязвимости высокой степени риска содержатся в компонентах Blink, libavif, WebRTC и FedCM. За первые три Google выплатила 7 тыс. долларов, за последнюю — $6000.

В CSS также пропатчили use-after-free, но она представляет лишь среднюю степень риска. Обнаруживший её эксперт получил 7000 долларов.

Что касается других нововведений, девелоперы добавили возможность настраивать внешний вид Chrome, улучшили функциональность закладок и дообработали дизайн по части расположение полезных инструментов.

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