В сервере видеоконференций VINTEO устранены две уязвимости 0-day

В сервере видеоконференций VINTEO устранены две уязвимости 0-day

В сервере видеоконференций VINTEO устранены две уязвимости 0-day

В ходе разбора атаки на российскую компанию – клиента Positive Technologies были выявлены две неизвестные ранее уязвимости в системе видео-конференц-связи (ВКС) VINTEO. Разработчик быстро отреагировал на сигнал и выпустил апдейт с патчем.

Враждебное вторжение помогла обнаружить PT NAD. Изучив запись трафика, команда экспертов подтвердила факт взлома через эксплойт и запустила расследование.

Как оказалось, для проникновения в ИТ-инфраструктуру использовалась комбинация из двух уязвимостей: BDU:2024-08421 (внедрение SQL-кода; 9,8 балла CVSS) и BDU:2024-08422 (выполнение произвольного кода с высокими привилегиями через инъекцию команд; 8,1 балла).

«Эксплуатация уязвимостей могла позволить атакующему получить значительные привилегии доступа к серверу, на котором установлена ВКС, что увеличивало риски для инфраструктуры клиентов», — отметил эксперт PT Андрей Тюленев, комментируя свою находку.

Патч, созданный в VINTEO в сжатые сроки, включен в состав сборки 29.3.6. Ввиду активного эксплойта пользователям настоятельно рекомендуется обновить продукт, а при отсутствии такой возможности — заблокировать интернет-доступ к ВКС на файрволе.

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