В Mazda Connect не исправлено 6 опасных уязвимостей

В Mazda Connect не исправлено 6 опасных уязвимостей

В Mazda Connect не исправлено 6 опасных уязвимостей

Эксперты Trend Micro обнаружили несколько критических уязвимостей в информационно-развлекательном блоке Mazda Connect. Эксплуатация данных брешей позволяет получить полный контроль к сетям транспортных средств, что может создать угрозу безопасности движения.

Ошибки были найдены в Mazda Connectivity Master Unit от Visteon с программным обеспечением, разработанным Johnson Controls. Как отметили исследователи, ошибки не устранены даже в последней версии прошивки 74.00.324A.

Всего эксперты Trend Micro нашли 6 уязвимостей:

  1. CVE-2024-8355: SQL-инъекция в DeviceManager — позволяет злоумышленникам манипулировать базой данных или выполнять сторонний код с помощью внедрения вредоносного ввода при подключении перехваченного устройства Apple.
  2. CVE-2024-8359: Command Injection в REFLASH_DDU_FindFile — позволяет злоумышленникам выполнять произвольные команды в информационно-развлекательной системе, внедряя их во входные пути файлов.
  3. CVE-2024-8360: внедрение команд в REFLASH_DDU_ExtractFile — аналогично предыдущей уязвимости она позволяет злоумышленникам выполнять произвольные команды через несанкционированные пути к файлам.
  4. CVE-2024-8358: внедрение команд в UPDATES_ExtractFile — позволяет выполнять код путём внедрения команд в пути к файлам, используемым в процессе обновления.
  5. CVE-2024-8357: отсутствие корня доверия в App SoC — отсутствуют проверки безопасности в процессе загрузки, что позволяет злоумышленникам сохранять контроль над информационно-развлекательной системой после атаки.
  6. CVE-2024-8356: неподписанный код в VIP MCU — позволяет злоумышленникам загружать несанкционированную прошивку, потенциально предоставляя контроль над определёнными подсистемами автомобиля, включая двигатель, тормоза и трансмиссию.

Старший исследователь Trend Micro's Zero Day Initiative (ZDI) Дмитрий Янушкевич сообщил изданию BleepingComputer, что для эксплуатации данных уязвимостей необходим физический доступ к системе.

Потенциальному злоумышленнику потребуется подключиться к ней через USB, сама процедура атаки займет несколько минут. Особо Дмитрий Янушкевич обратил внимание на дилерские центры и станции техобслуживания, где злоумышленник может получить такой доступ и не вызвать подозрения.

Наиболее опасной эксперт ZDI назвал CVE-2024-8356, которая открывает широкий простор для автоугонщиков и вымогателей. Эта уязвимость позволяет получить доступ к ключевым системам автомобиля.

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