Positive Technologies запустила первую продуктовую Bug Bounty

Positive Technologies запустила первую продуктовую Bug Bounty

Positive Technologies запустила первую продуктовую Bug Bounty

Positive Technologies сообщила о запуске первой продуктовой программы по поиску уязвимостей (Bug Bounty). Она будет проходить с 20 декабря 2023 года по 20 января 2024-го.

Согласно опубликованной информации, исследователи в области кибербезопасности смогут получить до 500 тысяч рублей.

Специалистам предстоит проверить на прочность межсетевой экран уровня веб-приложений — PT Cloud Application Firewall, а также любые ресурсы в домене ptcloud.ru и его поддоменах любого уровня.

При обнаружении уязвимостей экспертов просят прислать отчёт Positive Technologies, которая изучит все сведения и устранит брешь.

Если вам от 14 до 18 лет, потребуется письменное согласие родителей для участия в баг-баунти. С 18 лет такие ограничения, само собой, снимаются. Сотрудникам Positive Technologies запретили участвовать в программе.

Корпорация готова выплатить вознаграждения за следующие уязвимости:

  • RCE (удалённое выполнение кода);
  • SQL-инъекции или XML-инъекции;
  • Чтение и запись файлов;
  • Дыры в аутентификации и авторизации;
  • Бреши контроля доступа;
  • Уязвимости бизнес-логики;
  • IDOR;
  • Раскрытие конфиденциальной информации;
  • SSRF (кроме слепых).

Positive Technologies обещает подвести итоги 29 января 2023 года на официальном сайте.

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