Более 92 000 сетевых хранилищ от D-Link содержат встроенный бэкдор

Более 92 000 сетевых хранилищ от D-Link содержат встроенный бэкдор

Более 92 000 сетевых хранилищ от D-Link содержат встроенный бэкдор

Исследователь в области кибербезопасности под ником Netsecfish обнаружил инъекцию команды и жестко заданный в коде бэкдор во многих NAS-устройствах от D-Link, которые на данный момент не поддерживаются производителем.

Как объясняет специалист, проблема кроется в скрипте /cgi-bin/nas_sharing.cgi и затрагивает его компонент HTTP GET Request Handler.

Выявленным изъянам присвоили идентификатор CVE-2024-3273. Соответствующий аккаунт имеет имя «messagebus» и пустой пароль, а инъекция команды допускается через параметр «system».

Если условному злоумышленнику удастся связать воедино две описанные проблемы, он сможет удаленно выполнить код на устройстве. Все, что нужно сделать для эксплуатации, — добавить зашифрованную base64 команду параметру system с помощью запроса HTTP GET.

 

«Успешная эксплуатация позволяет атакующему выполнить произвольные команды в системе, что может открыть доступ к конфиденциальной информации, модификации настроек системы и даже привести к DoS», — предупреждает исследователь.

Список затронутых CVE-2024-3273 устройств выглядит так:

  • DNS-320L версии 1.11, версии 1.03.0904.2013, версии 1.01.0702.2013
  • DNS-325 версии 1.01
  • DNS-327L версии 1.09, версии 1.00.0409.2013
  • DNS-340L версии 1.08

По словам Netsecfish, сканирование Сети показало более 92 тысяч уязвимых сетевых хранилищ D-Link.

 

Поскольку поддержка этих NAS прекращена, патчей ждать, к сожалению, не приходится. В D-Link порекомендовали заменить устаревшее оборудование.

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