Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Киберпреступные группировки, работающие по крупным целям, в начале 2024 года использовали уязвимости в софте для удалённого доступа и популярном архиваторе WinRAR.

Об одной из таких уязвимостей мы писали в середине 2023 года — CVE-2023-38831. Тогда разработчики WinRAR устранили возможность выполнения вредоносного кода в Windows.

Спустя считаные дни после выхода патчей CVE-2023-38831 уже была замечена в атаках на трейдеров. А в следующем месяце злоумышленники выпустили фейковый эксплойт для дыры в WinRAR, который распространял троян VenomRAT на GitHub.

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили данные об атаках APT-групп за 2023 год — начало 2024 года. Оказалось, что в первом квартале 2024-го киберпреступники чаще всего задействовали бреши, позволяющие внедрить команды и обойти аутентификацию.

Помимо WinRAR и инструментов разграничения доступа (например, Windows SmartScreen), атакующих интересовал софт Ivanti, где не так давно нашли две уязвимости — CVE-2024-21887 и CVE-2023-46805.

 

Дыры в WinRAR заняли третье место по частоте эксплуатации. Эффективность их использования в целевых кибератаках объясняется тем, что выбранная жертва не всегда может распознать подозрительные архивные файлы.

Кроме упомянутой уже CVE-2023-38831 в WinRAR, злоумышленники полюбили бреши CVE-2017-11882 и CVE-2017-0199 в MS Office.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru