GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных

GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных

GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных

Команда GitHub уведомила владельцев проектов о ротации ключей в качестве ответной меры на возможную эксплуатацию уязвимости, позволяющей добраться до учетных данных.

В GitHub отметили, что получили информацию о проблеме 26 декабря 2023 года. В тот же день специалисты приняли меры и на всякий случай провели ротацию всех потенциально затронутых учетных данных.

Под это дело попали ключи для подписи GitHub-коммитов, а также ключи шифрования GitHub Actions, GitHub Codespaces и Dependabot.

Речь идет об уязвимости CVE-2024-0200, которой дали 7,2 балла по шкале CVSS. Ранее эксперты сообщали об эксплуатации этой бреши в реальных атаках.

«Эта уязвимость также затрагивает GitHub Enterprise Server (GHES). Для успешного использования аутентифицированному пользователю потребуются роль главы организации», — пишут представители GitHub.

В дополнительном разборе компания уточнила, что CVE-2024-0200 может привести к удаленному выполнению кода. Ее пропатчили в версиях GHES под номерами 3.8.13, 3.9.8, 3.10.5 и 3.11.3.

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