Опубликован PoC-код для атаки WinReg NTLM Relay на серверы Windows

Опубликован PoC-код для атаки WinReg NTLM Relay на серверы Windows

Опубликован PoC-код для атаки WinReg NTLM Relay на серверы Windows

Эксперт, обнаруживший новый вектор атаки NTLM Relay, раскрыл детали и опубликовал PoC. Разработанный им метод использует уязвимость RPC-клиента Microsoft Remote Registry (уже пропатчена) и позволяет получить контроль над доменом Windows.

Как выяснил Стив Купчик (Stiv Kupchik) из Akamai, в службе удаленного реестра (WinReg) предусмотрен механизм отката транспортного протокола на случай отсутствия SMB. При его активации клиентское приложение переходит на использование менее надежного транспорта — TCP, SPX и т. п.; уровень защиты трафика тоже снижается.

Построив релей, провоцирующий такое переключение, злоумышленник сможет с его помощью перенаправить аутентификационные данные клиента на сервер ACDS и получить сертификат открытого ключа (PKI) для последующей аутентификации в домене. Подобная возможность позволяет в числе прочего создать нового админа в Active Directory.

 

Выявленная Купчиком уязвимость зарегистрирована как CVE-2024-43532 (повышение привилегий, 8,8 балла CVSS). Проблема актуальна для Windows Server версий с 2008 по 2022, а также Windows 10 и 11.

Соответствующие патчи Microsoft выпустила в составе октябрьских обновлений. Лишь после этого PoC-эксплойт был опубликован на GitHub.

Возможность захвата контроля над серверами Windows через атаку NTLM relay существовала и ранее. Метод PetitPotam был взят на вооружение операторами шифровальщика LockFile вскоре после обнаружения. Позднее был найден другой вектор NTLM relay — DFSCoerce.

С учетом того, что системы Windows ежедневно подвергаются 600 млн атак (внутренние данные MS), популярную ОС всегда надо держать в тонусе, без промедления применяя все выпускаемые патчи.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru