Код эксплойта для непропатченной дыры в Windows 10 опубликован на GitHub

Код эксплойта для непропатченной дыры в Windows 10 опубликован на GitHub

Код эксплойта для непропатченной дыры в Windows 10 опубликован на GitHub

Специалист, известная под онлайн-псевдонимом «SandboxEscaper», сегодня опубликовала код proof-of-concept (PoC) эксплойта, использующего непропатченную 0-day уязвимость в Windows 10. Это уже пятый эксплойт, публикуемый SandboxEscaper меньше чем за год.

Эксперт опубликовала код на GitHub, принцип его действия — эксплуатация бреши, приводящей к повышению привилегий. Используя этот эксплойт, атакующий может запустить любой код с правами администратора.

Проблема безопасности кроется в Планировщике заданий Windows, а точнее в используемом им методе SchRpcRegisterTask. SchRpcRegisterTask помогает зарегистрировать задания на сервере, однако недостаточно корректно проверяет при этом права.

Таким образом, злоумышленник может установить привилегии DACL (discretionary access control list).

«Такой подход выльется в вызов RPC “_SchRpcRegisterTask“, который раскрывается сервисом Планировщика задач», — пишет сама SandboxEscaper.

Киберпреступник может написать вредоносную программу, которая запустит специально созданный злонамеренный файл .job. В результате этому файлу удастся присвоить права SYSTEM, что позволит злоумышленнику получить полный контроль над атакуемой системой.

SandboxEscaper поделилась видео, на котором демонстрируется эксплуатация 0-day в Windows.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru