Критическая уязвимость в Apple Passwords оставалась без внимания 3 месяца

Критическая уязвимость в Apple Passwords оставалась без внимания 3 месяца

Критическая уязвимость в Apple Passwords оставалась без внимания 3 месяца

Компания Apple устранила серьёзную уязвимость в приложении Passwords, из-за которой пользователи могли стать жертвами фишинговых атак. Брешь оставалась в менеджере паролей почти три месяца — с момента выхода iOS 18 до выпуска обновления iOS 18.2.

Исследователи из Mysk обнаружили, что Passwords передавал данные через незащищенный протокол HTTP, обращаясь более чем к 130 веб-сайтам.

Это касалось как загрузки значков учётных записей, так и страниц сброса пароля. Такой подход позволял злоумышленникам, имеющим доступ к той же сети (например, в кафе или отеле), перехватывать запросы и перенаправлять пользователей на фишинговые сайты.

«Мы были удивлены, что в таком важном приложении Apple не использовала HTTPS по умолчанию», — заявили эксперты Mysk.

 

Они также подчеркнули, что пользователям надо разрешить полностью отключать загрузку значков сайтов, поскольку частые запросы к различным ресурсам могут вызывать беспокойство с точки зрения безопасности.

Хотя большинство современных сайтов автоматически перенаправляют HTTP-запросы на HTTPS, уязвимость Passwords позволяла злоумышленникам вмешиваться в редирект, создавая поддельные страницы и похищая учётные данные.

Дыру устранили в iOS 18.2, но Apple раскрыла информацию об уязвимости только спустя несколько месяцев. В обновлённой версии Passwords теперь использует HTTPS по умолчанию для всех соединений.

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