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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru