С помощью PDF-файлов можно украсть учетные данные Windows

С помощью PDF-файлов можно украсть учетные данные Windows

Как утверждает эксперт Check Point, киберпреступники могут использовать PDF-файлы для кражи учетных данных Windows. Для осуществления подобной атаки не требуется какое-либо взаимодействие с пользователем, достаточно просто открыть файл.

Угрозу обнаружил Ассаф Бахарав (Assaf Baharav), как утверждает специалист, злоумышленник может использовать родные возможности стандарта PDF для кражи хешей NTLM — в этом формате Windows хранит учетные данные пользователя.

«Спецификация PDF позволяет загружать удаленный контент для записей GoToE и GoToR», — объясняет Бахарав.

Бахарав создал специальный PDF-документ, который использует эти две функции PDF. Как только пользователь откроет такой файл, PDF автоматически отправит запрос на удаленный вредоносный SMB-сервер.

По умолчанию все запросы SMB также включают хеш NTLM, необходимый для аутентификации, который будет записан в журнале удаленного SMB-сервера. При помощи специальных инструментов можно взломать этот хеш, восстановив исходный пароль.

Это далеко не новый тип атаки, он используется злоумышленниками давно — такое проворачивалось с документами Office, Outlook, браузерами, файлами ярлыков Windows, общими папками и другими функциями Windows.

Специалист проверил этот вектор атаки на Adobe Acrobat и FoxIT Reader. Представители FoxIT пока ничего не ответили, а вот Adobe заявила, что не планирует изменять свое программное обеспечение ради устранения этого недостатка.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

Проведенное в Иллинойсском университете (UIUC) исследование показало, что GPT-4 в комбинации со средствами автоматизации способен эксплуатировать уязвимости одного дня (раскрытые, но без патча), читая их описания. Успех при этом может достигать 87%.

В комментарии для The Register один из соавторов исследования отметил, что подобный ИИ-помощник по пентесту обойдется в $8,8 за эксплойт — почти в три раза дешевле, чем стоят полчаса работы специалиста.

Рабочий агент на основе GPT-4 был создан (PDF) с использованием фреймворка LangChain (с модулем автоматизации ReAct). Код состоит из 91 строки и 1056 токенов для подсказок-стимулов (компания OpenAI попросила их не публиковать, и они предоставляются по запросу).

 

Тестирование проводилось на 15 простых уязвимостях сайтов, контейнеров, Python-пакетов; более половины из них оценены как критические или очень опасные. В двух случаях GPT-4 потерпел неудачу: с CVE-2024-25640 (XSS в платформе для совместной работы Iris) и с CVE-2023-51653 (RCE в системе мониторинга Hertzbeat). Интерфейс Iris оказался слишком сложным для навигации, а разбор дыры в Hertzbeat был выполнен на китайском языке (испытуемый агент понимал только английский).

Примечательно, что, изучая описания уязвимостей, ИИ-инструмент ходил по ссылкам за дополнительной информацией. Данных об 11 целях в ходе обучения ему не предоставили, и по ним эффективность оказалась несколько ниже — 82%. А блокировка доступа к информационным бюллетеням сократила успех до 7%.

Для сравнения университетские исследователи протестировали GPT-3.5, большие языковые модели (БЯМ, LLM) с открытым исходным кодом, в том числе популярную Llama, а также сканеры уязвимостей ZAP и Metasploit. Все они показали нулевой результат. Испытания Anthropic Claude 3 и Google Gemini 1.5 Pro, основных конкурентов GPT-4 на рынке коммерческих LLM-решений, пришлось отложить за отсутствием доступа.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru