Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Атакующий без высоких прав в системе может получить root-доступ на многих дистрибутивах Linux с дефолтной конфигурацией. Все благодаря уязвимости в библиотеке GNU C (glibc).

Получившая идентификатор CVE-2023-6246 (TXT) брешь кроется в функции __vsyslog_internal(), которую вызывают другие функции — syslog и vsyslog — для записи сообщений в системный логер.

Проблема представляет собой классическое переполнение буфера; появилась она, судя по всему, с выходом версии glibc 2.37 (релиз состоялся в августе 2022 года).

«Этот баг представляет серьезную опасность, поскольку позволяет повысить права в системе. В результате непривилегированный атакующий получает доступ к root», — описывают уязвимость исследователи из Qualys. — «Для эксплуатации достаточно отправить специально подготовленный ввод приложениям с функцией логирования».

Из-за распространенности уязвимой библиотеки брешь затрагивает многие популярные дистрибутивы Linux. Например, тесты подтвердили наличие проблемы в Debian 12 и 13, Ubuntu 23.04 и 23.10, а также в Fedora с 37 по 39.

Вчера мы также писали об уязвимости в сетевом стеке ядра Linux, с помощью которой злоумышленник может выполнить в системе любой код через отправку анонса маршрутизатора (Router Advertisement, RA) по ICMPv6 из смежной сети.

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