Эксплойты становятся все более технически совершенными

Эксплойты становятся все более технически совершенными

На основании данных от Hewlett-Packard's TippingPoint Digital Vaccine Labs, Qualys и The SANS Institute был подготовлен отчет об основных киберугрозах 2010 года. В этом отчете особо отмечено, что при разработке PDF-эксплойтов и вредоносных сценариев на JavaScript все чаще используются сложные обфускационные техники и приемы.



"В настоящее время мы наблюдаем никогда прежде не виданные нами приемы обфускации и комплексные атаки", - признался руководитель расширенных исследований в области безопасности DVLabs Майк Доусон. - "Для примера: PDF-файлы для эксплуатации уязвимостей составляются из своеобразного набора потоков. Обычно эксплойт-код содержится в одном потоке и представляет собой единый массив данных в теле файла; теперь же разбиение этого кода на 10 и более взаимосвязанных потоков - едва ли не повседневная практика. Нечто подобное мы наблюдали и в поле деятельности JavaScript - там обнаруживался набор либо из нескольких IFRAME, либо из некоторого количества javascript-тэгов, которые ссылались на 10 и более сценариев. Каждый из них отвечает за определенные фрагменты эксплойт-кода, которые затем - уже на целевой машине - собираются вместе и запускаются на исполнение".


Согласно отчету, использование такой схемы предоставляет злоумышленнику полноценный и эффективный контроль над теми или иными задействованными техниками и приемами, равно как и упрощает добавление новых эксплойтов либо внесение изменений в код. Каждый фрагмент дополняет все остальные, и если хотя бы один элемент отсутствует, эксплойт не запустится. "Использование подобных приемов существенно усложняет работу систем предотвращения и детектирования вторжений, поскольку в этом случае для формирования четкого представления о направлении действий и целях эксплойта каждый поток необходимо анализировать отдельно", - говорится в отчете.


В 2010 году основной целью злоумышленников были продукты Adobe Reader и Acrobat; недавние атаки на 0-day уязвимости в этом программном обеспечении лишь подтверждают общую тенденцию. В отчете рассчитано время, которое требуется для снижения количества уязвимых машин (т.е. тех, на которых не установлены необходимые обновления безопасности) на 50%, т.н. "half-life"; по этому показателю Adobe Reader далеко отстает от операционных систем Windows. За последний год среднее время "half-life" для Windows составило 14,5 дней, а для Reader - 65 дней. Однако есть и надежда на лучшее: последняя версия Adobe Reader, v9, показывает время "half-life" в 15 дней - почти такое же, как и у Windows.


Помимо проблем с исправлением уязвимостей, авторы отчета особо выделяют и тот факт, что нередко новые уязвимости обнаруживаются одновременно или почти одновременно сразу несколькими исследователями, причем совершенно независимо друг от друга. Это подтверждается и практикой работы проекта TippingPoint's Zero-Day Initiative; согласно отчету, в 2007 году было отмечено 4 таких случая, в 2009 году - 18, а только лишь за первые 6 месяцев 2010 года уже стало известно о 13 случаях.


"Либо такие вещи стало проще обнаруживать, либо возросло количество исследователей, работающих в этой сфере", - рассказал г-н Доусон изданию eWeek. - "Так или иначе, если две команды защитников информации выявляют уязвимости одновременно и независимо друг от друга, и подобное происходит регулярно, то не требуется богатого воображения, дабы предположить, что синхронно с ними тех же результатов достигают и их контрагенты из андеграунда".


В отчете упомянуты и некоторые другие, не столь свежие, но все еще распространенные угрозы - Conficker, SQL Slammer, Code Red. Появившийся в 2004 году Slammer до сих пор в 10 раз чаще, чем какая-либо иная угроза, заставляет срабатывать IPS-фильтры HP TippingPoint.


"Старые добрые пути заражения по-прежнему актуальны", - заметил по этому поводу г-н Доусон. - "Довольно древние эксплойты до сих пор задействуются в кибератаках. Новые тенденции - это, конечно, хорошо, но не стоит забывать, что взлом паролей методом прямого перебора или проникновение на скверно настроенные компьютеры в ЛВС предприятия способны не менее эффективно скомпрометировать вашу систему".

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru