Биометрическую аутентификацию Windows Hello можно обойти даунгрейдом

Биометрическую аутентификацию Windows Hello можно обойти даунгрейдом

Биометрическую аутентификацию Windows Hello можно обойти даунгрейдом

Система аутентификации Windows Hello for Business (WHfB), защищающая сотрудников и организации от фишинга, оказалась уязвима к атакам даунгрейда. С помощью этого вектора злоумышленники могут проникнуть на устройства в обход биометрической аутентификации.

WHfB доступна с 2016 года для коммерческих и корпоративных версий Windows 10. Предназначена для безопасного входа в систему и защиты от фишинговых атак.

WHfB использует криптографические ключи, встроенные в доверенный платформенный модуль (Trusted Platform Module, TPM), а также вход по биометрии или ПИН-коду в качестве альтернативы.

Оказалось, что все эти защитные механизмы можно обойти с помощью модификации параметров в запросе аутентификации. Об этом рассказал исследователь Иегуда Смирнов из Accenture. Специалист обещает продемонстрировать вектор атаки на конференции Black Hat USA 2024, которая стартует 8 августа в Лас-Вегасе.

Как объяснил Смирнов, злоумышленник может перехватить и модифицировать POST-запросы к службам аутентификации Microsoft таким образом, что WHfB переключится на менее безопасные способы входа — одноразовые коды или пароли.

В беседе с Dark Reading Смирнов уточнил, что ему удалось провести даунгрейд системы аутентификации с помощью Evilginx — фреймворка с открытым исходным кодом, который используется для атак вида adversary-in-the-middle (AitM — «злоумышленник посередине»).

Evilginx, как правило, фигурирует в фишинговых атаках, нацеленных на учётные данные и cookies сессии. С помощью этого инструмента Смирнов перехватил POST-запрос к «/common/GetCredentialType», изменив либо User-Agent, либо параметр «isFidoSupported».

«Я модифицировал код Evilginx и создал фишлет для облегчения автоматизации атаки», — объясняет исследователь.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru