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.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru