В Google Chrome 126 устранили восемь опасных уязвимостей

В Google Chrome 126 устранили восемь опасных уязвимостей

В Google Chrome 126 устранили восемь опасных уязвимостей

Давненько не было Google с её патчами для Chrome, и вот американский интернет-гигант выпустил на этой неделе очередные заплатки для дыр в браузере. Восемь уязвимостей из набора получили высокую степень риска.

Несмотря на все попытки разработчиков бороться с багами памяти, большинство устранённых брешей в этот раз связаны именно с этим. В случае эксплуатации такие уязвимости могут позволить выйти за пределы песочницы и выполнить код удалённо.

В частности, в Chrome 126 устранили некорректную имплементацию функциональности и несоответствие используемых типов данных (type confusion) в движке V8. Патчи также закрыли ошибку использования динамической памяти (use-after-free) в компонентах Screen Capture, Media Stream, Audio и Navigation.

В DevTools устранили «состояние гонки», а в V8 — ещё одну брешь, открывающую доступ к памяти за пределами границ.

В официальном уведомлении Google утверждает, что сторонние исследователи получили семь и десять тысяч долларов за информацию о проблемах движка V8. Обнаружившие use-after-free специалисты получили $6000, $5000, $4000 и $2500. В общей сложности корпорация выплатила 32 тысячи долларов.

Пользователям Chrome рекомендуется установить последнюю версию браузера — 126.0.6478.182/183 (для Windows и macOS) и 126.0.6478.182 (для Linux).

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