Срочное обновление Windows Server фиксит проблему прожорливого LSASS

Срочное обновление Windows Server фиксит проблему прожорливого LSASS

Срочное обновление Windows Server фиксит проблему прожорливого LSASS

Microsoft выпустила внеплановое обновление для систем Windows Server, устраняющее известную проблему сбоя в работе контроллеров домена, которая возникла после установки мартовского набора патчей.

Системные администраторы начали бить тревогу по поводу новых багов на прошлой неделе. Отмечалось, что свежие апдейты вызывают сбой в работе и перезагрузку ряда контроллеров домена.

Тогда причиной проблемы назвали утечку памяти процесса службы ОС Local Security Authority Subsystem Service (LSASS), которая отвечает за аутентификацию пользователя.

Сисадмины назвали номера виновных обновлений: KB5035855 (для Server 2016) и KB5035857 (для Server 2022). Именно они приводили к неадекватному использованию памяти процессом lsass.exe.

Microsoft позже признала наличие бага, отметив, что он затрагивает версии Windows Server 2012 R2, 2016, 2019 и 2022. Корпорация всё же выпустила срочные накопительные обновления, которые должны устранить утечку памяти в LSASS:

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