PT нашли опасную уязвимость в защите McAfee для банкоматов

PT нашли опасную уязвимость в защите McAfee для банкоматов

PT нашли опасную уязвимость в защите McAfee для банкоматов

Компания Intel Security поблагодарила Максима Кожевникова, специалиста отдела анализа приложений компании Positive Technologies, за обнаружение опасной уязвимости в защитной системе Solidcore. Об этом говорится в бюллетене безопасности, который посвящен выпуску патча для данной уязвимости.

Уязвимость нулевого дня CVE-2016-8009 была найдена в ходе работ по анализу защищенности банкоматов одного из крупных банков. Система Solidcore используется во множестве банкоматов под Windows для выявления и блокирования вредоносных файлов с помощью белых списков, а также для контроля привилегий запущенных процессов. Изначально система Solidcore была продуктом компании Solidcore Systems, но в 2009 году ее купила компания MacAfee, которую в свою очередь купила корпорация Intel. В настоящее время Solidcore является частью продукта McAfee Application Control (MAC), хотя на рынке многие до сих пор используют старое название.

Уязвимость, обнаруженная экспертом Positive Technologies, позволяет неавторизованному пользователю воспользоваться IOCTL-обработчиком одного из драйверов для повреждения памяти ядра OC Windows. Эксплуатация уязвимости может привести к выполнению произвольного кода с правами SYSTEM, повышению пользовательских привилегий от Guest до SYSTEM или аварийной остановке ОС.

Как рассказал Максим Кожевников, в процессе исследования данная уязвимость позволила управлять компонентами Solidсore по требованию и выполнять действия с правами SYSTEM — в частности, отключать взаимодействие Solidcore с сервером управления ePolicy Orchestrator, отключать блокировку консоли управления Solidcore, отключать защиту паролем, выполнять внедрение кода в любые системные процессы. Имея доступ к уязвимому драйверу, атакующий может воспользоваться им для добавления вредоносного ПО в белые списки Solidcore без необходимости полностью отключать защиту и связь с сервером управления, тем самым не вызывая подозрения и записей в логах.

Зная о подобной уязвимости, хакеры могут успешно провести атаку на интересующий их банк с помощью специально подготовленных вредоносных программ. И подобные атаки уже имели место. В частности, в 2014 году был обнаружен троян для банкоматов Tyupkin, который отличается именно тем, что умеет отключать Solidcore, чтобы скрыть свою вредоносную активность. Благодаря этому трояну преступники смогли похитить сотни тысяч долларов из банкоматов Восточной Европы без привлечения внимания.

По мнению экспертов Positive Technologies, снизить риск использования драйвера злоумышленниками можно, если разработчики предусмотрят механизм авторизации пользователя для обращений к функциям диспетчеризации драйвера. Если это невозможно, диспетчеризация запросов на ввод-вывод должна выполняться в соответствии с требованиями SDL для WDM.

Что касается защитных мер на стороне клиентов, то есть банков, главной мерой является регулярный аудит защищенности банкоматов, а также создание политик по безопасной настройке банкоматов и постоянный контроль соответствия этим политикам. Такой контроль позволит существенно повысить защищенность банкоматов от атак, эксплуатирующих простейшие уязвимости, такие как обход режима киоска и отсутствие пароля на BIOS. А для выявления таргетированных атак в реальном времени рекомендуется использовать системы мониторинга событий безопасности (SIEM), которые позволяют детектировать подозрительные действия или сочетания действий, такие как подключение к банкомату необычных устройств, внезапная перезагрузка, слишком частое нажатие клавиш или выполнение запрещенных команд.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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