Мэтт Нельсон: App Paths можно использовать для обхода UAC в Windows 10

Мэтт Нельсон: App Paths можно использовать для обхода UAC в Windows 10

Мэтт Нельсон: App Paths можно использовать для обхода UAC в Windows 10

Исследователь в области безопасности Мэтт Нельсон (Matt Nelson) подробно описал метод обхода контроля учетных записей (UAC) в Windows 10, при котором используется ключ в реестре App Paths.

В течение последних нескольких месяцев Нельсон подробно описывал другие методы обхода UAC, в их число входил метод, при котором использовалась программа просмотра событий (Event Viewer) и метод, использующий утилиту очистки диска. Первый способ был использован в атаках, распространяющих вредоносные программы Remos RAT и Erebus.

Теперь исследователь обнаружил еще один метод обхода, который работает только в Windows 10. По словам Нельсона, Microsoft сосредоточилась на решении проблем, связанных с ранее раскрытыми методами обхода, а новый работает в Windows 10 build 15031.

Поскольку подписанные Microsoft бинарные файлы автоматически повышаются в привилегиях, исследователь решил более внимательно изучить этот механизм и обнаружил проблему в sdclt.exe, который относится к инструменту резервного копирования и восстановления системы компьютера в Windows. Как оказалось, sdclt.exe автоматически повышается в привилегиях, но только в Windows 10 (в Windows 7 есть механизим, предотвращающий это).

Как оказалось, sdclt.exe запускает control.exe, чтобы открыть элемент панели управления, исследователь обнаружил, что процесс получает путь к control.exe, запрашивая ключ App Path для него в HKEY_CURRENT_USER.

«Вызовы HKEY_CURRENT_USER (или HKCU) особенно интересны. Это часто означает, что процесс с повышенными привилегиями взаимодействует с местом реестра и туда может вторгнуться процесс со средними привилегиями» - говорит Нельсон.

Если поиск полного пути control.exe не возвращает инфолрмацию из HKCU, sdclt.exe продолжает типичный порядок поиска Windows. Однако злоумышленник может использовать эту схему, чтобы запросом sdclt.exe модифицировать ключ App Paths.

Эксперт отмечает, что этот метод подразумевает, что злоумышленник должен поместить вредоносный файл на диск, чтобы запустить его с повышенными привилегиями. Нельсон также опубликовал скрипт на GitHub, демонстрирующий атаку с использованием этого метода обхода.

«Скрипт получает полный путь к предполагаемому вредоносу, в нашем случае это будет C:\Windows\System32\cmd.exe, автоматически добавит ключи и запустит sdclt.exe» - объясняет исследователь.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru