В Cobalt Strike нашли баги, позволяющие положить командный сервер атакующих

В Cobalt Strike нашли баги, позволяющие положить командный сервер атакующих

В Cobalt Strike нашли баги, позволяющие положить командный сервер атакующих

Исследователи в области кибербезопасности выявили несколько DoS-уязвимостей в инструменте для тестирования на проникновение (пентест) — Cobalt Strike. Как отметили эксперты, с помощью этих багов можно заблокировать каналы связи с командным сервером (C2).

Для тех, кто не в курсе, уточним, что Cobalt Strike — вполне легитимный инструмент, адаптированный под задачи Red Teaming. С его помощью специалисты, играющие роль атакующих, могут проверить защищённость той или иной системы.

Тем не менее вряд ли кто-то удивится, если узнаёт, что Cobalt Strike также весьма популярен у киберпреступников. Например, операторы шифровальщиков вполне успешно используют его в своих кампаниях.

Команда специалистов SentinelLabs обнаружила DoS-уязвимости в этом инструменте для пентеста. Все бреши объединили под одним идентификатором — CVE-2021-36798, а также общим именем Hotcobalt. Отправляя C2-серверу поддельные задачи, можно аварийно завершить его работу вследствие недостатка памяти.

Эксплуатация багов может вывести из строя механизм коммуникации между командным сервером и установленным в системе жертвы вредоносом.

«Использование обнаруженных уязвимостей приводит к заполнению памяти на устройстве, где запущен сервер Cobalt. В результате этот сервер будет недоступен, пока его не перезапустят», — пишут эксперты SentinelLabs.

«Перезапуск сервера, однако, не является панацеей, поскольку повторная эксплуатация точно так же положит сервер».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru