Баг Zoom может случайно выдать ваши конфиденциальные данные собеседникам

Баг Zoom может случайно выдать ваши конфиденциальные данные собеседникам

В Zoom, популярном сервисе для видеоконференций, нашли интересный баг, который может случайно раскрыть конфиденциальные данные пользователя. Ошибка, по словам специалистов, содержится в функции показа своего экрана собеседникам.

Проблема в том, что когда пользователь показывает свой экран, Zoom охватывает те области, которые изначально не были предназначены для расшаривания. Таким образом, в поле зрения посторонних могут попасть адреса электронной почты и даже пароли.

Эксперты признают, что подобную атаку достаточно трудно организовать, поскольку баг способен скомпрометировать лишь небольшую часть данных. Тем не менее бреши присвоили идентификатор CVE-2021-28133.

Как известно, при показе собственного экрана Zoom позволяет воспользоваться тремя опциями: поделиться всем содержимым на дисплее, выбрать одно или несколько приложений, которые в итоге увидят собеседники, или же обозначить конкретную область на экране.

По словам (TXT) Майкла Страмеца из компании SySS, если пользователь выбрал показ одного из приложений, Zoom «при определённых обстоятельствах» может перенести туда контент из других программ. То есть конфиденциальные данные могут случайно попасть в поле зрения вашего собеседника или даже группы собеседников.

В текущей Windows-версии Zoom (5.5.4) баг всё ещё присутствует. Исследователи записали на видео процесс эксплуатации этой уязвимости, отметив, что настоящую атаку с её помощью провести будет достаточно сложно:

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

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь 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