Group-IB обнаружила уязвимость «нулевого дня» в Adobe Reader

Group-IB обнаружила уязвимость «нулевого дня» в Adobe Reader

Специалистами компании Group-IB обнаружена недокументированная ранее уязвимость в одном из самых популярных средств просмотра и работы с форматом PDF — Adobe Reader X/XI. Данная уязвимость представляет особый интерес для киберпреступников, так как позволяет злоумышленникам с повышенным процентом успешной эксплуатации заражать вредоносными программами компьютеры пользователей через современные интернет-браузеры.

Для эксплуатации обнаруженной уязвимости «нулевого дня» необходимо сформировать специальным образом PDF-файл, содержащий искаженные формы. Злоумышленник отправляет его по электронной почте в качестве вложения либо предоставляет ссылку на открытие такого документа, после чего успешно выполняется вредоносный код на компьютере жертвы. Уязвимость частично включена в отдельные наборы вредоносного программного обеспечения, направленного на хищение средств в онлайн-банкингах с использованием банковских троянов таких, как Zeus, Spyeye, Carberp, Citadel. Стоимость подобных уязвимостей на рынке киберпреступности варьируется от 30000 до 50000 долларов.

«Для успешной эксплуатации этой уязвимости необходимы специальные условия: к примеру, чтобы осуществилось неавторизированное исполнение произвольного кода необходимо закрытие интернет-браузера либо его перезагрузка, — комментирует Андрей Комаров, директор департамента международных проектов, аудита и консалтинга Group-IB. — Другим вариантом эксплуатации уязвимости является инициализация интерактивного взаимодействия с пользователем, согласно которому жертве потребуется подтвердить какое-либо действие в контексте открытого документа, после чего выполнится вредоносный код».

Одной из существенных особенностей является тот факт, что ранее не было афишировано ни одного эксплойта под указанную версию Adobe Reader по причине наличия встроенной «песочницы» (Sandbox, Protected View — http://blogs.adobe.com/asset/2010/10/inside-adobe-reader-protected-mode-...), которая ограничивает возможности выполнения произвольного кода за счет внутренних инструкций и специальной среды исполнения.

«Уязвимости "нулевого дня" влекут за собой появление новых способов распространения вредоносного кода, что активно используется киберпреступниками для создания эффективного механизма заражения, — добавляет Дэн Клементс, директор Group-IB US. — Наибольший риск для пользователей создают именно продукты массового использования, такие как популярный Adobe Reader. Поэтому в ближайшее время можно ожидать выхода обновления для этой программы, которое позволит закрыть обнаруженную уязвимость».

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru