Червь Stuxnet эксплуатирует четыре 0-day уязвимости

Червь Stuxnet эксплуатирует четыре 0-day уязвимости

Исследователи в области безопасности выяснили, что червь Stuxnet, нацеленный на инфицирование промышленных систем управления, осуществлял атаки на четыре уязвимости ОС Windows, относящиеся к типу "0-day". Хотя это вредоносное программное обеспечение было впервые обнаружено еще в июле, основное внимание на протяжении прошедших месяцев уделялось уязвимости в обработке ярлыков, на данный момент уже закрытой. Теперь же оказалось, что червь использует не одну, а несколько уязвимостей, причем две из них все еще не исправлены.



"Если бы меня попросили назвать наиболее интересный факт относительно этой вредоносной программы (а выделить какой-то один факт довольно сложно), то я бы, пожалуй, назвал именно эксплуатацию червем сразу четырех ранее не известных уязвимостей," - отметил ведущий антивирусный эксперт североамериканского подразделения "Лаборатории Касперского" Роул Шоуэнберг. - "Но в целом интеллектуальный труд, продуктом которого стал Stuxnet, не менее удивителен и примечателен. Четыре 0-day уязвимости, два краденых цифровых сертификата, прекрасное знание систем SCADA - все было тщательно спланировано и приведено в исполнение".


Помимо ошибки в механизме обработки ярлыков, червь использовал уязвимость в службе Диспетчера очереди печати (Print Spooler), закрытую Microsoft буквально вчера, а также две по-прежнему не исправленные уязвимости, эксплуатация которых приводила к эскалации привилегий и установлению контроля над инфицированными системами. По сообщению представителя Microsoft, первой из этих двух уязвимостей подвержена Windows XP, в то время как вторая существует в Windows Vista, 7, Server 2008 и Server 2008 R2; специалисты компании работают над обновлениями, позволяющими ликвидировать уязвимости.


Напомним, что червь был впервые обнаружен аналитиками компании ВирусБлокАда; целью Stuxnet было программное обеспечение Simatic WinCC и PCS 7, используемое в промышленных системах управления на предприятиях Siemens. Роул Шоуэнберг указал, что в Индии за месяцы, прошедшие с момента обнаружения червя, количество пораженных им компьютеров постоянно росло, в то время как в Иране и Индонезии, напротив, снижалось. 


"К счастью, большинство операторов систем управления отделяют свою сеть от ЛВС предприятия и сетей общего доступа", - прокомментировал ведущий аналитик NetWitness Майк Сконзо. - "Это существенно снизило степень распространенности инфекции. Основными способами размножения червя были самокопирование на USB-носители, а также, по новым данным, распространение через ресурсы сети; замкнутость последней, равно как и ограничения, накладываемые на использование USB-приводов операторами систем управления, уменьшило потенциальную опасность вредоносной программы".


"Вряд ли эта первая таргетированная атака на промышленные системы окажется и последней", - добавил г-н Сконзо. - "Даже этот начальный опыт целевого нападения, направленный только против определенных систем, сумел достичь вполне заметных результатов".


eWeek

" />

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru