Около 300 системных файлов Windows 10 уязвимы перед DLL hijacking

Около 300 системных файлов Windows 10 уязвимы перед DLL hijacking

Около 300 системных файлов Windows 10 уязвимы перед DLL hijacking

Простейшего VBScript порой достаточно, чтобы обойти контроль учётных записей (UAC) в Windows 10 и получить права администратора. Новый отчёт британского исследователя проливает свет на новую проблему безопасности Windows 10.

Витце Беукема опубликовал результаты своего исследования, согласно которым около 300 исполняемых системных файлов Windows 10 уязвимы перед перехватом DLL (DLL hijacking).

«Оказалось, что почти 300 исполняемых файлов Windows 10, расположенных в директории System32, уязвимы перед техникой атаки, известной как "перехват DLL"», — пишет специалист.

«Знали ли вы, что с помощью простого скрипта VBScript системные файлы можно использовать для обхода контроля учётных записей и повышения прав в операционной системе».

Другими словами, потенциальный атакующий может «заставить» системный файл Windows загрузить произвольную библиотеку, которая будет выполнять его команды. Если злоумышленник окажется подготовленным, этот вектор станет одной из ступеней его операции. Вариации DLL hijacking Беукема подробно расписал в своём блоге.

Эксперт продемонстрировал один из возможных сценариев атаки, используя файлы из директории C:\Windows\System32 и операционную систему Windows 10 версии 1909. Полный список из 287 исполняемых файлов и 263 уникальных DLL Беукема опубликовал на GitHub.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru