Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Исследователи из ИБ-компании BI.ZONE изучили опасную уязвимость Windows, получившую известность как Zerologon, и разработали несколько методов обнаружения фактов ее эксплуатации. Эксперты надеются, что использование созданных ими правил позволит также ускорить классификацию киберинцидентов.

Уязвимость Zerologon (CVE-2020-1472) была выявлена в протоколе шифрования, который использует Windows-служба Netlogon. Использование бреши позволяет автору атаки обойти аутентификацию,  повысить свои привилегии до уровня администратора домена и получить доступ на запись к базе данных Active Directory. Уязвимость затрагивает серверные ОС Windows; разработчик уже выпустил патч и опубликовал руководство для пользователей, однако злоумышленники не оставляют попыток проникнуть в сети Windows через эту лазейку.

Эксперты BI.ZONE проанализировали несколько известных концепций атаки (proof-of-concept, PoC) на Zerologon, а также эксплойты, обнаруженные в атаках, и выяснили, что все они работают в целом одинаково. На основании полученных результатов было разработано три способа обнаружения эксплойт-атаки: по событиям журналов аудита Windows, по сетевому трафику и при помощи YARA-правил.

В первом случае администратору Windows придется включить режим отладки Netlogon с помощью команды nltest /dbflag:0x2080ffff. После перезапуска служба начнет сохранять большую часть событий в файл журнала (отыскивается по пути C:\Windows\debug\netlogon.txt). Признаком атаки могут служить следующие события на контроллере домена:

  • 5805 — ошибка аутентификации сессии, доступ запрещен;
  • 5723 — ошибка установления сессии из-за отсутствия доверенного аккаунта в базе данных безопасности;
  • 4742 — изменение учетной записи компьютера контроллера домена (должно насторожить при отсутствии события 5823, говорящего о легитимной смене пароля по истечении заданного срока, либо при регистрации обоих событий с интервалом в 1 минуту).

Для эксплуатации Zerologon злоумышленники зачастую задействуют легитимный инструмент Mimikatz или пользуются виртуальной машиной под управлением ОС Kali Linux, поэтому имена mimikatz и kali в записях событий 5805 и 5723 могут более явно свидетельствовать об атаке.

Для удобства отслеживания Zerologon-событий с помощью SIEM исследователи сформулировали три правила:

  • (EventID = ’5805′ OR EventID = ’5723′) AND (Message contains ’kali’ OR Message contains ’mimikatz’)
  • when both of (EventID = ’4742′ AND TargetUserName IN «Domain_Controller_Accounts_List» AND PasswordLastSet != ’-’) and not (EventID = ’5823′) were detected on the same host within 1 minute (требует внесения списка контроллеров домена в набор Domain_Controller_Accounts_List)
  • when both of (EventID = ’4742′ AND TargetUserName IN «Domain_Controller_Accounts_List» AND PasswordLastSet != ’-’) and (EventID = ’5805′) were detected on the same host within 1 minute

Попытку эксплуатации Zerologon можно выявить и путем анализа сетевого трафика с помощью IDS или IPS. Признаком атаки в данном случае, по словам экспертов, будет служить «аномально большое количество запросов из одного источника по протоколу DCE/RPC с парами методов NetrServerReqChallenge и NetrServerAuthenticate за короткий промежуток времени». Кроме того, выдать вредоносную активность могут уникальные артефакты, но они не всегда присутствуют в трафике.

По итогам исследования было также создано YARA-правило для выявления следов эксплуатации Zerologon в памяти процесса lsass.exe. Обращение к сервису проверки подлинности локальной системы (LSASS) происходит при попытке аутентификации на контроллере домена. В результате в адресном пространстве lsass.exe остаются артефакты, которые тоже могут служить признаками атаки. В ходе тестирования созданное экспертами YARA-правило с успехом отработало на ОС Windows Server 2012 R2 и Windows Server 2016.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru