В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

Исследователи из Positive Technologies обнаружили в пробной версии WinRAR 5.70 уязвимость, позволяющую перехватывать и видоизменять ответы сервера RarLab, возвращаемые пользователю приложения. Используя этот недочет, удаленный злоумышленник может добиться выполнения своего кода на компьютере жертвы.

Проблема была зарегистрирована под идентификатором CVE-2021-35052. По словам экспертов, они обнаружили ее случайно в ходе использования WinRAR 5.70 (последняя стабильная версия — 6.02, тестируется 6.10).

Установленное приложение пробыло в эксплуатации какое-то время, а потом вдруг стало выдавать ошибку JavaScript:

 

Это диалоговое окно Internet Explorer стало появляться при запуске WinRAR после окончания пробного периода, притом не всегда, через два раза на третий. Как оказалось, браузер при этом задействовал mshtml.dll — встроенный движок, в котором недавно была обнаружена и пропатчена уязвимость 0-day.

Чтобы понять, в чем проблема и как ее можно использовать, исследователи превратили свой инструмент тестирования Burp Suite в дефолтный прокси-сервер Windows — для перехвата трафика из браузера. Поскольку передача запросов происходит по HTTPS, пользователю WinRAR стало отображаться сообщение о ненадежности сертификата, который использует Burp.

 

Увидев такой алерт, многие пользователи, по словам экспертов, кликнут по кнопке «Да», чтобы получить нужный контент.

Попытка модификации сообщений, возвращаемых сервером, тоже оказалась успешной. Вместо того, чтобы каждый раз подставлять в ответ свой домен вместо дефолтного notifier.rarlab.com, исследователи заменили код ответа редиректором — ошибкой 301 Moved Permanently («запрошенный ресурс сменил местоположение»). В этом случае переброс на страницу с редиректом кешируется, и все запросы пользователя автоматически перенаправляются на узел, контролируемый атакующими.

Подобная MitM-атака, по словам аналитиков, полагается на ARP-спуфинг — подмену разрешения адресов, возможную при использовании сетевого протокола ARP. Дело в том, что этот древний протокол не предусматривает проверку подлинности запросов и ответов, и перехват широковещательного ARP-запроса можно использовать для создания ложного объекта распределенной вычислительной системы (путем подмены MAC-адреса узла в кеше). Атакующему надо лишь находиться в одной сети с жертвой, и ее IE автоматически отнесет вредоносный ресурс к зоне безопасности 1 (местной интрасети).

Исследование также показало, что CVE-2021-35052 можно использовать с разными целями. Так, экспериментаторам удалось с ее помощью получить данные локального узла, открыть на нем файлы по выбору, запустить калькулятор Windows. Большинство пробных атак завершились успехом, но многие спровоцировали предупреждение, требующее вмешательства пользователя.

 

Примечательно, что попытки открыть файлы с расширениями .docx, .pdf, .py и .rar систему безопасности не встревожили. В случае с rar-файлами открывается еще одна возможность — удаленное исполнение кода через уязвимость CVE-2018-20250, когда версия WinRAR ниже 5.70.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru