Вышли iOS 17.6 и macOS 14.6 с патчами для десятков уязвимостей

Вышли iOS 17.6 и macOS 14.6 с патчами для десятков уязвимостей

Вышли iOS 17.6 и macOS 14.6 с патчами для десятков уязвимостей

На этой неделе Apple выпустила обновления, устраняющие уязвимости в операционных системах iOS и macOS. В общей сложности разработчики залатали 35 брешей в мобильных ОС и ещё 70 — в десктопной.

С выходом iOS 17.6 и iPadOS 17.6 пользователей избавили от возможности обхода аутентификации, неожиданных вылетов приложений и систем, багов раскрытия информации, DoS и утечек памяти.

Apple добавила более жёсткие ограничения, а также улучшила проверку и валидацию, чтобы защитить данные владельцев «яблочных» устройств.

Ряд устранённых уязвимостей пришёлся на сторонние компоненты, которые используются в iOS: библиотека libtiff, графический движок с открытом исходным кодом ANGLE и пр.

Большинство свежих патчей также портировали на более старые версии ОС — iOS 16.7.9 и iPadOS 16.7.9.

Что касается macOS, разработчики подготовили релиз Sonoma под номером 14.6, в котором устранили почти 70 уязвимостей. Предыдущие версии — macOS Ventura и macOS Monterey — получили заплатки более чем для 40 дыр.

Здесь тоже не обошлось без дырявых сторонних компонентов. Например, проблемы в безопасности были у Apache HTTP Server, curl, libtiff, OpenSSH и ANGLE.

Safari с выходом версии 17.6 получил патчи для девяти багов, восемь из которых затрагивают браузерный движок WebKit. Подробнее об апдейтах можно почитать в официальном уведомлении Apple.

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