PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

Согласно результатам исследования, каждый месяц в веб-приложениях суммарно объявляется около 1000 новых уязвимостей. Четверть из них получают оценку «высокой опасности» или «критическая» (по CVSS).

Как подсчитали специалисты BI.ZONE, в 4% случаев концепция эксплойта становится достоянием общественности, такие PoC выкладывают в паблик 2-3 раза в неделю. Статистика была получена на основе анализа данных о веб-уязвимостях, выявленных этой осенью.

Около половины находок составили XSS и SQLi (26 и 22% соответственно). Вместе с тем авторы атак отдают предпочтение RCE — на такие попытки эксплойта пришлось 60% вредоносного трафика, зафиксированного осенью экспертами.

Опасные уязвимости чаще всего объявляются в приложениях, написанных на PHP (73%). Вторую и третью строчки в этом списке заняли JavaScript (13%) и Java (12%).

«Не все компании готовы оперативно обновлять софт до последней версии: в ряде случаев это может привести к сбоям в работе приложения, — отметил Дмитрий Царев, возглавляющий направление облачных решений кибербезопасности BI.ZONE. — В такой ситуации можно использовать решения класса WAF, чтобы блокировать вредоносные запросы. Это позволяет оперативно защитить приложение, пока компания тестирует обновление».

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