На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

Исследователь в области безопасности опубликовал цепочку эксплойтов, которые используют три бага для компрометации продуктов Apple, начиная от Safari и заканчивая ядром macOS вплоть до версии 10.13.3.

О публикации исходного кода эксплойта на GitHub эксперт Samuel Groß сообщил в Twitter. Помимо самого кода, там содержится файл README с дополнительной информацией.

Цепь действует следующим образом: эксплуатируется уязвимость удаленного выполнения кода в Safari > осуществляется «побег из песочницы» (sandbox escape) > эксплуатируется проблема локального повышения привилегий в ядре macOS 10.13.3.

Таким образом, связка эксплойтов использует три разных бага — от JavaScript-кода, который выполняется внутри Safari, до выполнения кода уровня ядра. Вот эти три проблемы безопасности:

  1. Некорректная оптимизация в DFG JIT, ее можно использовать для создания путаницы ввода.
  2. Отсутствие проверки песочницы в launchd, эта брешь позволяет запускать произвольные процессы вне песочницы.
  3. Логическая дыра в XNU, приводит к Man-in-the-Middle.

Развернуть эксплойт можно в шесть этапов.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru