Digital Security обнаружили критичные уязвимости в антивирусных продуктах

Digital Security обнаружили критичные уязвимости в антивирусных продуктах

Исследователи компании Digital Security, обнаружили ряд уязвимостей в популярных продуктах для антивирусной защиты с технологией аппаратной виртуализации. Было проанализировано три таких решения: McAfee DeepDefender, Avast DeepScreen, Kaspersky Internet Security 15.

Эти антивирусные продукты были выбраны потому, что на момент проведения исследования только в них использовалась данная технология. Основным преимуществом использования аппаратной виртуализации считается возможность работы на более низком уровне, чем само ядро операционной системы. Это позволяет антивирусному ПО прозрачно контролировать все, что происходит в ОС. Основной целью проведенного недавно исследования было выяснить, насколько применение технологии аппаратной виртуализации способствует повышению уровня безопасности.

Все три продукта используют технологию hardware assisted (VT-x, AMD-V) аппаратной виртуализации. В ходе анализа этих решений исследователи сфокусировались на возможностях реализации различных сценариев атак, эксплуатации архитектурных уязвимостей, их причинах и следствиях. Экспертами Digital Security в перечисленных продуктах были найдены различные проблемы, от «побега» из sandbox до возможности полного отключения антивирусного продукта.

В частности, используя некоторые уязвимости и цепочки уязвимостей, возможно реализовать атаки на отказ в обслуживании, обход механизмов самозащиты (в ситуации, когда антивирусное обеспечение не детектирует вредоносную активность, хотя она производится). Кроме того, исследователи определили возможность злонамеренного использования ресурсов антивирусной программы, показав, как вредоносный код может существовать в sandbox продукта и при этом производить различную активность, в том числе: майнить биткоины, производить DoS-атаки на удаленные узлы. Также существующие уязвимости позволяют осуществлять «побег» из sandbox, а именно: через различные «дыры» и недочеты в архитектуре malware может выйти из ограниченного окружения и «вырваться» в основную ОС. И, наконец, экспертам Digital Security через использование проблем в защите трех указанных продуктов удалось осуществить полное отключение антивирусного ПО в отдельных случаях.

Полученные результаты исследования наглядно демонстрируют, что технологию аппаратной виртуализации часто используют некорректно и не по назначению, и это приводит к печальным последствиям. "Наша исследовательская команда старается быть всегда на острие атаки, а потому технологии аппаратной виртуализации, конечно, вызывают у нас большой интерес. Мы провели серьезную работу, показав, что неправильное, некорректное использование виртуализации может привести к снижению уровня безопасности," – прокомментировал результаты исследования директор исследовательского центра Digital Security Дмитрий Евдокимов.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru