Operation Zero заплатит до $4 млн за уязвимости 0-Click в Telegram

Operation Zero заплатит до $4 млн за уязвимости 0-Click в Telegram

Operation Zero заплатит до $4 млн за уязвимости 0-Click в Telegram

Компания Operation Zero, скупающая эксплойты, запустила новую программу вознаграждений. На этот раз за обнаружение уязвимостей нулевого дня в популярном мессенджере Telegram обещают от $500 тысяч до $4 миллионов.

Наибольший интерес компании вызывают так называемые zero-click уязвимости, которые не требуют никакого взаимодействия с пользователем для реализации атаки.

За такие эксплойты Operation Zero готова выплатить до $1,5 млн. Если же для активации уязвимости требуется минимальное взаимодействие — например, один клик со стороны пользователя, стоимость снижается до $500 тысяч.

Самая внушительная премия в $4 млн предусмотрена за полный набор эксплойтов (exploit chain), который позволит полностью скомпрометировать устройство жертвы, получив контроль не только над приложением Telegram, но и над операционной системой.

Эксперты отмечают, что столь щедрые предложения Operation Zero отражают повышенный интерес со стороны её клиентов к возможностям взлома Telegram, который уже насчитывает более миллиарда активных пользователей.

Подобные уязвимости позволяют проводить целевые кибератаки на отдельных людей или группы пользователей, что делает их чрезвычайно ценными для спецслужб и других организаций.

Ранее Operation Zero предлагала до $20 млн за эксплойты, позволяющие полностью контролировать устройства на базе iOS и Android.

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