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 ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru