В антивирусе McAfee для Linux выявлена удалённая root-уязвимость

В антивирусе McAfee для Linux выявлена удалённая root-уязвимость

В антивирусе McAfee для Linux выявлена удалённая root-уязвимость

В проприетарном антивирусном пакете McAfee VirusScan Enterprise для платформы Linux выявлено 10 уязвмостей, сочетание которых даёт возможность организовать удалённую атаку, которая позволяет неаутентифицированному стороннему злоумышленнику выполнить свой код на сервере с правами пользователя root.

Производителю было сообщено о проблеме ещё в июне, но обновление с устранением уязвимости было выпущено только вчера. Так как исправление уже доступно, обнаружившие уязвимости исследователи безопасности опубликовали рабочий прототип эксплоита, пишет opennet.ru.

По отдельности каждая из 10 уязвимостей не является критичной, но их сочетание позволяет выстроить цепочку для совершения атаки по получению полного контроля за системой. Исследователи также обратили внимание на непростительное для профессионального ПО для обеспечения безопасности отношение к собственной защите - процесс выполняется с правами root без сброса привилегий. Второй процесс, обеспечивающий работу web-интерфейса запускается под отдельным пользователем, но все запросы всё равно передаются для обработки процессу, работающему под root.

Найденные уязвимости:

  1. CVE-2016-8016: Удалённая возможность проверки наличия файла, не требующая аутентификации;
  2. CVE-2016-8017: Удалённая возможность чтения определённого класса файлов без аутентификации;
  3. CVE-2016-8018: Отсутствие токенов для защиты от CSRF-атак;
  4. CVE-2016-8019: Возможность осуществления межсайтового скриптинга;
  5. CVE-2016-8020: Удалённое выполнение кода и повышение привилегий при наличии аутентифицированного доступа к web-интерфейсу;
  6. CVE-2016-8021: Возможность записи файлов в известные пути через манипуляции с web-интерфейсом;
  7. CVE-2016-8022: Повторное использование токенов аутентификации;
  8. CVE-2016-8023: Возможность подбора токенов аутентификации;
  9. CVE-2016-8024: Разбиение HTTP-запросов;
  10. CVE-2016-8025: Подстановка SQL-кода при наличии аутентифицированного входа.

Метод работы эксплоита сводится к следующим шагам:

  • Подбор токенов аутентификации при помощи уязвимостей 7 и 8;
  • Создание подставного сервера доставки обновлений;
  • Использование седьмой уязвимости для отправки запроса с использованием подобранного токена аутентификации для совершения операции обновления сервера;
  • Сохранение в системе вредоносного скрипта при помощи уязвимости 6;
  • Отправка специально оформленного запроса с использованием подобранного токена аутентификации. Через эксплуатацию 5 и 6 уязвимостей инициируется запуск процесса сканирования на наличие вирусов, который приведёт к выполнению подготовленного ранее скрипта с правами root.
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