ИИ-механизм Windows Recall не всегда распознает данные кредиток и SSN

ИИ-механизм Windows Recall не всегда распознает данные кредиток и SSN

ИИ-механизм Windows Recall не всегда распознает данные кредиток и SSN

Тестирование ИИ-функции Recall, которую Microsoft вернула в сборки Windows Insiders, показало, что обновление устранило не все проблемы с приватностью. Распознавание персональных и платежных данных иногда отказывает, и они сохраняются в базе.

В ходе испытаний фильтр конфиденциальной информации, дефолтно используемый ИИ-помощником Recall, исправно отработал лишь на страницах платежей двух коммерческих сайтов: скриншот был сделан до ввода данных кредитки (фейковых) или уже после очистки полей.

Однако если эти сведения вместе с учетками записать в Блокнот Windows для последующего копипаста, захват экрана произойдет даже при наличии в тексте явного признака конфиденциальности — названия банковской карты (вслед за номером исследователь вбил «Capital One Visa»).

Такой же результат был получен при заполнении PDF-бланка заявки на кредит в Microsoft Edge, с указанием имени, даты рождения и номера страховки. Как оказалось, в этих случаях Recall не остановит даже ввод номера реальной кредитки пользователя — он все равно зафиксирует его скриншотом и сохранит.

Экспериментатор также создал собственную страницу HTML с полями для ввода платежных данных и четкой подсказкой: «ниже введите данные кредитной карты». После заполнения веб-форма тоже была с успехом отправлена на хранение.

 

В ответ на запрос исследователя о комментарии представитель Microsoft указал на запись о приватности в блоге компании, посвященном Recall Preview:

«Мы обновили Recall, и он теперь детектирует конфиденциальную информацию такую как данные кредитных карт, пароли и персональные идентификаторы. При ее обнаружении скриншот не сохраняется и хранению не подлежит. Мы и далее будет совершенствовать эту функциональность. Если вы нашли данные, которые тоже стоит фильтровать, сообщите об этом через концентратор обратной связи».

Анонс Windows Recall в минувшем мае вызвал бурную дискуссию: появились опасения, что нововведение небезопасно. Фиксируя все действия пользователя на компьютере, дефолтно включенный ИИ-ассистент сохранял такие данные локально в открытом виде, что провоцировало кражу.

В ответ на резкую критику Microsoft изъяла Recall из пробных сборок ОС, предоставляемых по программе Windows Insiders, и пообещала внести исправления. В итоге ИИ-помощник теперь по умолчанию отключен, при каждом запуске требует аутентификации через Windows Hello и старательно шифрует хранимые конфиденциальные данные (последнее тестирование это подтвердило).

Надежность шифрования исследователь не смог оценить, однако в ходе экспериментов ему не удалось без запуска Recall открыть файл базы данных (ukg.db) и файлы из папки со скриншотами (AsymStore). Вместе с тем защита в виде Windows Hello, по его мнению, предоставляет злоумышленникам лазейку.

В тех случаях, когда на вход вместо биометрии установлен четырехзначный ПИН, взлом или кража этого ключа откроет доступ к ИИ-приложению. Его даже можно будет получить удаленно — с помощью TeamViewer.

Сложный бесфайловый троян ShadowHS незаметно захватывает Linux-системы

Исследователи обнаружили ShadowHS — продвинутый бесфайловый фреймворк для атак на Linux, который заметно отличается от привычных вредоносных программ. Это не очередной бинарник, который можно поймать антивирусом, а полноценный инструмент постэксплуатации, целиком работающий в памяти и рассчитанный на долгую и аккуратную работу внутри защищённых корпоративных сред.

По данным Cyble Research & Intelligence Labs, ShadowHS — это сильно модифицированная и «вооружённая» версия утилиты hackshell.

В процессе заражения вредонос вообще не пишет файлы на диск: он выполняется из анонимных файловых дескрипторов, маскирует имя процесса под легитимные приложения вроде python3 и тем самым обходит контроль целостности и классические механизмы защиты.

Цепочка заражения начинается с многоступенчатого шелл-загрузчика, в котором полезная нагрузка зашифрована с помощью AES-256-CBC. После запуска загрузчик проверяет наличие зависимостей вроде OpenSSL, Perl и gzip, определяет контекст запуска и только затем восстанавливает пейлоад через сложную цепочку декодирования. Исполнение происходит напрямую из памяти — через /proc/<pid>/fd/<fd>, без следов в файловой системе.

 

Ключевая особенность ShadowHS — его «сдержанный» характер. В отличие от массовых зловредов, он не начинает сразу майнить криптовалюту или выкачивать данные. Сначала фреймворк проводит глубокую разведку окружения: ищет средства защиты, анализирует конфигурацию системы и передаёт результаты оператору, который уже вручную решает, что делать дальше. Такой подход больше похож на работу живого атакующего, чем на автоматизированный бот.

ShadowHS активно проверяет наличие корпоративных средств защиты — от CrowdStrike Falcon и Sophos Intercept X до Microsoft Defender, Elastic Agent, Wazuh, Tanium и агентов облачных провайдеров. Для этого используются проверки файловых путей, статусов сервисов и анализ состояния системы. Параллельно вредонос «зачищает территорию»: он ищет и завершает процессы конкурирующих семейств зловредов, включая Kinsing, Rondo и печально известный бэкдор Ebury, а также выявляет следы руткитов и прежних компрометаций.

Отдельного внимания заслуживает механизм вывода данных. Вместо стандартных SSH, SCP или SFTP ShadowHS использует пользовательские туннели GSocket. Передача файлов идёт через заранее заданную точку rendezvous и маскируется под локальные соединения, которые фактически перехватываются GSocket до попадания в сетевой стек. Такой подход позволяет обходить файрволы и средства сетевого мониторинга, не создавая очевидных сетевых сессий.

Если оператор решает активировать «тяжёлые» модули, ShadowHS способен развернуть сразу несколько вариантов криптомайнинга — от XMRig и XMR-Stak до GMiner и lolMiner. Для латерального перемещения он подтягивает инструменты вроде Rustscan. В коде также заложены модули для кражи AWS-учёток, SSH-ключей, данных из GitLab, WordPress, Bitrix, Docker, Proxmox, OpenVZ и облачных метаданных-сервисов — пока они остаются «спящими».

Из-за полностью fileless-архитектуры традиционные сигнатурные средства защиты против ShadowHS почти бесполезны. Эффективное обнаружение требует анализа поведения процессов, мониторинга исполнения в памяти и телеметрии на уровне ядра. Эксперты рекомендуют уделять внимание аномальной генеалогии процессов, подмене аргументов запуска и нетипичному использованию механизмов вроде memfd.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru