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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru