Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Компания «Яндекс» объявила новый конкурс в рамках программы «Охота за ошибками» (bug bounty). Участникам предстоит до 31 января искать XSS-уязвимости в различных сервисах; максимальный размер выплат за находки составит 500 тыс. рублей.

Злоумышленники обычно используют возможности XSS (межсайтового скриптинга) для обхода защиты, внедрения вредоносного кода в страницы сайтов, угона аккаунтов. В случае выявления такой уязвимости «Яндекс» обещает устранить ее в приоритетном порядке и в сжатые сроки.

Размеры выплат за XSS всех типов для конкурсантов увеличены в несколько раз. При этом, как и прежде, будут учитываться критичность уязвимости, сложность эксплойта и возможные последствия с точки зрения безопасности данных пользователей и партнеров.

 

Для поиска уязвимостей участники конкурса должны использовать исключительно собственные тестовые аккаунты. Пытаться получить доступ к данным других пользователей запрещено.

Объекты поиска и особенно интересующие «Яндекс» способы межсайтового скриптинга перечислены в новом разделе сайта «Охота за ошибками».

В минувшем августе в рамках bug bounty «Яндекса» был проведен конкурс на отлов уязвимостей типа IDOR (insecure direct object references, небезопасная прямая ссылка на объект) и технических ошибок, открывающих доступ к конфиденциальной информации. Суммы вознаграждений тоже были временно повышены — до 2,8 млн рублей.

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