Новое программное обеспечение взламывает связку ключей в Mac OS X

Новое программное средство позволяет потенциальным хакерам Mac OS легко похищать связку ключей и пароли пользователей, входивших в систему, а также предоставлять несанкционированным приложениям администраторский уровень доступа. Программное обеспечение Keychaindump было создано финским программистом Юуусо Салоненом, ранее ставшим автором программного файерволла Radio Silence для Mac OS X.

Связка ключей в Mac OS X представляет собой систему управления паролями, созданную с тем, чтобы хранить и получать быстрый доступ к пользовательским логинам и паролям от разных сервисов. Изначально связка ключей обладает высокой степенью защиты внутренних данных. "Пароли в связке шифруются многократно различными способами. Некоторые из этих ключей шифруются по принципу матрешки - одни ключи шифруются другими", - говорит Салонен.

"Мастер-ключ открывает первый слой шифрования и дальше доступ к соответствующим ключам осуществляется по цепочке, тогда как весь каскад дешифрования происходит при помощи шифровальной функции PBKDF2", - рассказывает финский разработчик, передает cybersecurity.ru.

Программа Салонена использует изощренную технику распознавания, которая сканирует оперативную память компьютера на предмет нахождения в ней процесса securyd, управляющего операциями, связанными со связкой ключей. В Keychaindump не используют никаких уязвимостей в Mac OS X или процессе securityd, но вместо этого используют особенность подхода Apple - автоматически дешифровывать пользовательские связки ключей, когда те входят в их аккаунты, а также хранит их в памяти для наиболее быстрого доступа.

По словам независимых экспертов, сам алгоритм программы Apple не обязательно плох, так как он имеет встроенную систему дополнительной защиты, к примеру просит ввести дополнительный пароль на доступ к связке, однако в конечном итоге и он также подвержен взлому, кроме того, если программа запускается под аккаунтом администратора, то она может получить еще большие привилегии.

"Моя программа не использует никаких уязвимостей, так как для начала она требует root-доступ к системе, а как знают большинство администраторов, root-доступ - это уже многое", - говорит Салонен.

Сам финский разработчик говорит, что он надеется на легальное использование его программы для тестирования защищенности систем. При этом, он говорит, что программа доступна в исходных кодах и от злонамеренного использования никто не застрахован.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru