Эксперты нашли способ обойти Windows Hello с помощью кастомной USB-камеры

Эксперты нашли способ обойти Windows Hello с помощью кастомной USB-камеры

Эксперты нашли способ обойти Windows Hello с помощью кастомной USB-камеры

Система аутентификации Windows Hello, узнающая владельца Windows-устройства по отпечатку пальца или лицу, оказалась не настолько безопасна, как предполагалось ранее. Команда исследователей CyberArk Labs смогла найти ряд уязвимостей и обойти Windows Hello.

Согласно данным Microsoft, Windows Hello используют 85% пользователей Windows 10. Именно по причине такой популярности специалисты решили проверить систему аутентификации на наличие дыр.

По словам команды CyberArk Labs, выявленный логический баг позволяет атакующему с физическим доступом к устройству «подсунуть» системе воссозданное фото пользователя с помощью подключённой кастомной USB-камеры.

«У нас нет информации об использовании этой уязвимости в реальных атаках, однако брешь может сыграть на руку злоумышленникам, интересующимся компьютерами учёных, журналистов, активистов или высокопоставленных лиц», — пишут исследователи.

Эксперты CyberArk Labs опубликовали видео, демонстрирующее эксплуатацию описанной уязвимости. На ролике видно, что специалисты использовали кастомную USB-камеру для передачи сделанного заранее инфракрасного снимка жертвы.

Оказалось, что Windows Hello, работая только с веб-камерами, оснащёнными инфракрасным датчиками вдобавок к RGB, даже не смотрит на RGB-данные. Другими словами, одного инфракрасного снимка владельца компьютера вкупе с чёрной рамкой хватает для разблокировки устройства.

Исследователи подчеркнули, что к этому вектору атаки могут быть уязвимы и другие системы аутентификации, позволяющие использовать стороннюю USB-камеру в качестве датчика биометрии.

Тем не менее нельзя сказать, что всё настолько плохо, ведь для успешной эксплуатации уязвимости злоумышленникам потребуются снимки хорошего качества, при этом не стоит забывать и о необходимости физического доступа к атакуемому устройству.

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru