Дыры в биометрических терминалах ZKTeco позволяют обойти контроль доступа

Дыры в биометрических терминалах ZKTeco позволяют обойти контроль доступа

Дыры в биометрических терминалах ZKTeco позволяют обойти контроль доступа

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили сразу несколько уязвимостей в биометрических терминалах производства компании ZKTeco. В случае эксплуатации злоумышленники могут обойти систему контроля доступа и физически проникнуть в охраняемые места.

Кроме того, как отметили в Kaspersky, с помощью выявленных брешей можно выкрасть биометрические данные, модифицировать базы и даже установить бэкдоры.

Терминалы ZKTeco используются во многих отраслях: их можно встретить в медицинских учреждениях, на производственных предприятиях и даже атомных электростанциях.

В общей сложности устройства дают возможность аутентифицироваться четырьмя способами: с помощью биометрии (сканирование лица), по паролю, электронному пропуску и QR-коду.

Поскольку в самих терминалах могут храниться биометрические данные тысяч людей, производителю важно поддерживать должный уровень защищённости. «Лаборатория Касперского», обнаружив ряд уязвимостей, направила информацию о них вендору. Всего специалисты выявили пять проблем:

  1. CVE-2023-3938 — допускает проведение SQL-инъекции. Условные атакующие могут внедрить данные в QR-код, что поможет им попасть в охраняемые зоны. С точки зрения терминала база ошибочно идентифицирует вредоносный QR-код как последний легитимный.
  2. CVE-2023-3940 — открывает доступ к любому файлу в системе, а также возможность извлечь его. С помощью соответствующего эксплойта злоумышленники могут добраться до биометрических данных пользователей и хешей их паролей.
  3. CVE-2023-3941 — эта уязвимость позволяет внести изменения в базу данных биометрического считывателя. Другими словами, условный преступник может загрузить в БД собственные данные и добавить себя в список авторизованных пользователей.
  4. CVE-2023-3939 и CVE-2023-3943 могут привести к выполнению произвольных команд или кода на устройстве. В теории атакующий может задействовать девайс в атаках на другие сетевые узлы.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru