Уязвимость в Steam позволяла заражать компьютеры через игры

Уязвимость в Steam позволяла заражать компьютеры через игры

Уязвимость в Steam позволяла заражать компьютеры через игры

Специалист компании One Up Security Джастин Тафт (Justin Taft) обнаружил занимательную уязвимость в составе Valve Source SDK. Исследователь пишет, что уязвимость в движке Source затрагивала такие популярные игры, как Counter Strike: Global Offensive, Team Fortress 2, Left 4 dead 2, Potral 2.

Дело в том, что игры, работающие на движке Source, используют Source SDK, чтобы сторонние компании и независимые разработчики могли создавать собственные кастомные моды. К тому же файлы карт для движка Source позволяют разработчикам добавлять кастомный контент (текстуры, скины, модели трупов), который подгружается вместе с картой.

Корень проблемы лежал в обычном переполнении буфера (buffer overflow), однако через эту уязвимость можно было добиться и выполнения произвольного кода на клиентской или серверной стороне. В качестве примера эксплуатации бага Тафт приводит следующий кейс: если создать кастомую модель трупа, которая будет загружаться после смерти игрового персонажа, к этой модели можно привязать загрузку произвольного вредоносного кода. Как видно на гифке ниже, смерть игрока в TF2 влечет за собой выполнение вредоносных инструкций, пишет xakep.ru.

Исследователь сообщает, что разработчики Valve устранили проблему еще в июне 2017 года, и разработчиков модов попросили обновить Steam Source SDK до актуальной версии, установив этот патч.

Пока Тафт не обнародовал proof-of-concept эксплоита, так как он хочет дать разработчикам больше времени на установку исправления. Тем не менее, через несколько недель эксплоит будет опубликован здесь.

«Видеоигры – обычное дело в комнатах отдыха для сотрудников [в различных компаниях], а также у них дома. Эксплуатация этой уязвимости может использоваться для осуществления направленных атак, проникновения на изолированные от сети компьютеры и в приватные сети. Снизить риски очень просто: игры не должны устанавливаться на рабочие устройства. Игровые машины должны находиться в недоверенной сети, а рабочие устройства не должны подключаться к недоверенным сетям», — пишет Тафт.

Исследователь советует разработчикам игр и модов включать ASLR защиту бинарников, и размышляет, что, возможно, оптимальным решением вообще был бы запуск каждой Steam игры в отдельной, изолированной песочнице. Также Тафт советует временно отключить автоматическую загрузку сторонних игровых компонентов, по крайней мере, для новых и недоверенных игровых серверов.

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