macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

Пользователи macOS-версии Docker жалуются на сбой: запуск приложения блокируется с выводом сообщения о вредоносном коде. Проблема возникла из-за некорректной подписи некоторых файлов, ее можно исправить обновлением бандла до сборки 4.37.2.

Первые жалобы на блокировку софта на macOS были зафиксированы 7 января. Расследование инцидента показало, что системные предупреждения об угрозе не имеют оснований, причиной неверного вердикта, скорее всего, является повреждение хранилища сертификатов.

 

К концу прошлой недели для программы управления контейнерами Docker было выпущено обновление 4.37.2 со спасительным фиксом. Вслед за этим исправления были реализованы для веток с 4.32 по 4.36.

Если ложный алерт продолжает появляться после установки обновлений, ИТ-админы могут воспользоваться специальным скриптом MDM, чтобы устранить проблему у подопечных разработчиков и юзеров. Это можно сделать и вручную, но процесс будет более трудоемким:

  • убедиться, что у всех установлены заново подписанные апдейты;
  • на каждой машине остановить Docker, vmetd и службу сокетов;
  • удалить бинарники vmetd и сокета и установить новые;
  • перезапустить приложение Docker.

Судя по странице статуса, проблема на сервисе не исчерпана. Видимо, не все еще обновили клиент, и оценить эффективность исправлений пока затруднительно.

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