UAC в Windows 10 можно обойти используя утилиту очистки диска

UAC в Windows 10 можно обойти используя утилиту очистки диска

UAC в Windows 10 можно обойти используя утилиту очистки диска

Эксперты нашли способ обойти Контроль учетных записей (UAC) в Windows 10, для этого они воспользовались родной утилитой Microsoft для очистки диска.

Контроль учетных записей был представлен еще в Windows Vista и был создан для защиты системы от несанкционированных изменений, внесенных пользователями, приложениями или вредоносными программами. За последние годы хакеры нашли несколько способов обойти UAC, в основном, за счет подмен DLL.

Исследователи Matt Graeber и Matt Nelson нашли способ обойти UAC, который, как они утверждают, имеет ряд преимуществ.

Анализ запланированных по умолчанию задач в Windows 10 показал, что существует некая задача с именем SilentCleanup, которая запускает процесс очистки диска cleanmgr.exe с самыми высокими привилегиями, даже если он запущен от пользователя, не имеющего прав администратора. Процесс создает новую папку с именем GUID в папке Temp и копирует в нее исполняемый файл и различные DLL. Затем исполняемый файл запускается и начинает загрузку DLL- библиотек в определенном порядке.

Если злоумышленник сможет заменить один из файлов DLL на вредоносный, прежде чем его загрузит исполняемый файл, то он сможет обойти UAC и выполнить код с высокими привилегиями.

Graeber и Nelson написали PoC-скрипт, который следит за созданием папки GUID и заменяет последний загружаемый DLL-файл на вредоносный.

Исследователи говорят, что этот метод является более эффективным, он не требует каких-либо внедрений в процесс и за счет этого существует меньшая вероятность того, что его обнаружат антивирусные решения. Другие преимущества этого метода в том, что для процесса копирования файлов не требуются дополнительные права в системе. Кроме того, этот метод работает даже при самом жестком режиме UAC, а вредоносная DLL удаляется сразу после завершения процесса очистки диска.

Эксперты сообщили Microsoft об этом методе, однако получили ответ, что это не может быть квалифицировано как уязвимость, так как UAC не является единственным средством защиты.

«Этот метод обхода можно нейтрализовать путем отключения задачи очистки диска, либо урезать ей права в системе» - пояснил Nelson в своем блоге.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru