Баг в WordPress-плагине Forminator позволяет заливать любые файлы на сервер

Баг в WordPress-плагине Forminator позволяет заливать любые файлы на сервер

Баг в WordPress-плагине Forminator позволяет заливать любые файлы на сервер

WordPress-плагин Forminator, установленный более чем на 500 000 сайтов, содержит уязвимость, с помощью которой злоумышленники могут без ограничений загружать файлы на сервер.

Forminator, разрабатываемый WPMU DEV, предоставляет функциональность билдера форм для контактов, обратной связи, опросов, платежей и т. п. Forminator удобен реализацией функции «перетаскивания» (Drag-and-drop) и возможностью интеграции со сторонним софтом.

Однако недавно в WordPress-плагине нашли уязвимость, получившую идентификатор CVE-2024-28890. В случае эксплуатации брешь позволяет удалённому атакующему загрузить вредоносные файлы на сервер. По шкале CVSS проблеме присвоили 9,8 балла.

«Условный удалённый злоумышленник может получить доступ к конфиденциальной информации на сервере, изменить внешний вид сайта и даже вызвать DoS», — сказано в уведомлении на площадке JVN.

Помимо CVE-2024-28890 (затрагивает версию Forminator 1.29.0), корень которой кроется в недостаточной валидации файлов в процессе загрузки, специалисты выделили ещё две уязвимости:

  • CVE-2024-31077 — возможность SQL-инъекции, позволяющая злоумышленникам с правами администратора выполнять SQL-запросы к базе данных (затрагивает Forminator 1.29.3 и более ранние версии плагина).
  • CVE-2024-31857 — межсайтовый скриптинг, позволяющий выполнить HTML или скрипт в браузере посетителя уязвимого ресурса (затрагивает Forminator 1.15.4 и более старые версии).

Разработчики выпустили версию плагина 1.29.3, которую стоит незамедлительно установить всем администраторам сайтов с Forminator.

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