DFSCoerce — новая атака, позволяющая получить контроль над Windows-доменом

DFSCoerce — новая атака, позволяющая получить контроль над Windows-доменом

DFSCoerce — новая атака, позволяющая получить контроль над Windows-доменом

Новая форма атаки на NTLM-ретранслятор Windows, получившая имя “DFSCoerce“, использует распределённую файловую систему MS-DFSNM для получения контроля над Windows-доменом. Код демонстрационного эксплойта (proof-of-concept) уже готов.

Многие организации используют службы Microsoft Active Directory Certificate и инфраструктуру открытых ключей для аутентификации пользователей и устройств в доменах. Тем не менее часто не учитывается, что этот подход уязвим перед кибератаками на NTLM-ретранслятор, позволяющими злоумышленнику заставить домен аутентифицировать вредоносный NTLM-ретранслятор.

Такой вектор приводит к тому, что находящийся под контролем атакующих сервер перенаправляет запросы на аутентификацию по HTTP службам Active Directory Certificate, что позволяет получить билеты Ticket-Granting (TGT) Kerberos. TGT помогают злоумышленникам выдать себя за контроллер домена, повысить права, а также выполнить любую команду и получить контроль над доменом.

На этой неделе ИБ-специалист Филип Драгович опубликовал PoC-скрипт для атаки на NTLM-ретранслятор, получивший имя “DFSCoerce“. Драгович использовал в своём векторе протокол MS-DFSNM, взяв за основу для атаки эксплойт PetitPotam.

 

Эксперты, которых опросило издание BleepingComputer, подтвердили, что DFSCoerce позволяет атакующему с низким уровнем доступа стать администратором Windows-домена. Лучшим способ защититься от этой атаки специалисты назвали рекомендации самой Microsoft: отключить NTLM на контроллерах домена и разрешить Extended Protection for Authentication.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru