Критические уязвимости Suricata поставили под удар российские IPS и NGFW

Критические уязвимости Suricata поставили под удар российские IPS и NGFW

Критические уязвимости Suricata поставили под удар российские IPS и NGFW

В Suricata найдены три уязвимости, позволяющие удаленно выполнить вредоносный код. Затронуты все СЗИ, в которых opensource-софт используется в качестве модуля, в том числе решения Diamond FW, Континент, Ideco, ИКС-сервер и TING.

Разработчики охотно интегрируют Suricata в межсетевые экраны, NGFW, системы обнаружения вторжений. В настоящее время в России, по данным Ideco, активны более 10 тыс. таких установок.

Уязвимости CVE-2024-23836, CVE-2024-23837 и CVE-2024-23839 оценены как критические. Эксплойт, по словам экспертов, можно провести с помощью специально созданной веб-страницы; успешная атака позволяет выполнить в системе любой код с правами IPS-модуля.

При наличии подобной уязвимости в пограничном файрволе злоумышленник сможет открыть бэкдор в локальную сеть. Поскольку такие устройства зачастую расшифровывают HTTPS-трафик, чтобы улучшить фильтрацию, эксплойт обеспечит доступ к конфиденциальной информации, в том числе паролям и платежным данным, а также возможность их подмены.

Сведений о наличии готовых эксплойтов на черном рынке пока нет, в самом Suricata опасные уязвимости уже устранены. Из российских вендоров затронутых СЗИ соответствующие заплатки выпустила лишь Ideco (в составе NGFW 16.3, сборка 26). В тех случаях, когда вместо Suricata используется самостоятельно развиваемый форк, внесение изменений может затянуться.

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