Первый день Pwn2Own 2021: взломали Windows 10, Microsoft Exchange, Teams

Первый день Pwn2Own 2021: взломали Windows 10, Microsoft Exchange, Teams

Первый день Pwn2Own 2021: взломали Windows 10, Microsoft Exchange, Teams

В первый же день Pwn2Own 2021, знаменитого конкурса для хакеров, участникам удалось взломать операционную систему Windows 10, почтовый сервер Microsoft Exchange и платформу Microsoft Teams с помощью известных уязвимостей. Это принесло исследователям $440 000.

Первым «поддался» почтовый сервер Microsoft Exchange — команда Devcore смогла добиться удалённого выполнения кода, связав две уязвимости: обход аутентификации и локальное повышение прав. Этот метод принёс исследователям $200 000.

Далее за дело взялся специалист под ником OV, успешно выполнивший код в Microsoft Teams. Для этого OV задействовал две разные бреши. Организаторы конкурса также выплатили эксперту $200 000.

После этого команда Viettel попробовала пробить саму операционную систему — Windows 10. Повысив права обычного пользователя до SYSTEM, исследователи заработали $40 000.

Однако на Pwn2Own 2021 взламывали не только продукты Microsoft. Например, Джек Дейтс из RET2 Systems получил $100 000 за выполнение кода на уровне ядра в операционной системе macOS. Для этого специалист использовал баги в браузере Apple Safari, допускающие запись за пределами границ.

А исследователь из компании Flatt Security тем временем добился root-привилегий на десктопе с установленной Ubuntu, что принесло ему $30 000.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

Выпускник Физтеха разработал алгоритм машинного обучения, позволяющий выявить и заблокировать сибил-аккаунты, созданные мошенниками для кражи криптовалютных токенов, которые бесплатно раздают в рамках рекламных акций.

Разработка протестирована на 2,5 млн криптокошельков и показала точность обнаружения фальшивок 90% — в два раза выше аналогов, используемых в криптоиндустрии с целью защиты airdrop-кампаний от атак злоумышленников.

Для незаконного получения вознаграждений, предлагаемых при продвижении криптопроектов, мошенник может создать целую сеть фейковыз кошельков (сибил-аккантов). Подобные злоупотребления искажают метрики, провоцируют падение курса токенов и в итоге подрывают доверие к проекту.

«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности до сетевых связей между кошельками, — пояснил автор дипломной работы Алексей Саплин. — Это позволяет выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов. Алгоритм показал точность 90%, а большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45–60%».

Тестирование разработки проводилось в рамках открытого конкурса, организованного Layer Zero, благодаря этому проект смог аннулировать несправедливое распределение токенов на сумму $10,2 миллиона.

Созданный Саплиным ML-алгоритм можно заточить и под другие криптопроекты; в МФТИ уже ведутся работы в этом направлении. Сам автор собирается продолжить исследования в аспирантуре и надеется, что ему в итоге удастся создать универсальный инструмент выявления мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru