Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая уязвимость, затрагивающая ряд версий PHP 8, угрожает веб-приложениям и сайтам, позволяя провести SQL-инъекцию. Патчи уже готовы, поэтому настоятельно рекомендуется установить их как можно скорее.

Проблема получила идентификатор CVE-2022-31631 и 9,1 балла по шкале CVSS. Брешь актуальна для PHP 8.0.x до версии 8.0.27, 8.1.x до версии 8.1.15 и 8.2.x до версии 8.2.2.

Баг кроется в функции PDO::quote() при использовании баз данных SQLite. Эта функция часто применяется для очистки вводимых пользователем данных перед их использованием в запросах к БД.

По типу CVE-2022-31631 представляет собой классическую проблему целочисленного переполнения буфера. Если PDO::quote() обрабатывает слишком длинную строку, функция не может корректно экранировать входные данные.

Этот изъян может привести с созданию опасных SQL-запросов, которые могут позволить киберпреступникам внедрить вредоносный код и получить контроль над базой данных.

Таким образом, корень уязвимости находится в механизме обработки длинных строк в PHP: например, базовая функция SQLite sqlite3_snprintf() использует 32-битное целое число для параметров длины, а PHP PDO::quote() — zend_long (64-битное). Именно это несоответствие приводит к целочисленному переполнению буфера.

При этом 32-битные системы менее уязвимы к CVE-2022-31631, а вот пользователям 64-битных стоит незамедлительно установить патчи.

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