Новая форма ETW-атак способна ослепить антивирусные продукты в Windows

Новая форма ETW-атак способна ослепить антивирусные продукты в Windows

Новая форма ETW-атак способна ослепить антивирусные продукты в Windows

Исследователи описали два новых метода кибератаки, которые могут «ослепить» антивирусные продукты. Есть одно условие: эти защитные решения должны полагаться на механизм логирования Windows (ETW).

Напомним, что ETW присутствует по умолчанию в операционной системе от Microsoft с момента релиза Windows XP. Этот механизм предназначен для отслеживания и записи событий, связанных с приложениями на пользовательском уровне и драйверами на уровне ядра.

В Windows 11 ETW может фиксировать более 50 тысяч типов событий от служб ОС, защитных средств, стандартных приложений, DLL-библиотек, ядра и драйверов. Часто EDR-системы (Endpoint Detection and Response) используют ETW для мониторинга и детектирования вредоносных программ.

Ранее киберпреступники отключали ETW, чтобы избежать детектирования своих зловредов, однако это не единственная проблема механизма логирования. По словам специалистов, в ETW нашли более десятка уязвимостей только в 2021 году.

Новый метод атаки, описанный экспертами компании Binarly на конференции Black Hat Europe, позволяет обойти ETW двумя разными способами. Исследователи продемонстрировали эту форму атаки на Microsoft Process Monitor и Windows Defender.

 

В случае встроенного антивируса Windows Defender, которым оснащена каждая операционная система от Microsoft, специалисты показали, что с помощью нового вектора можно «ослепить» защитное решение. Команда Binarly задействовала вредоносный драйвер уровня ядра, чтобы модифицировать поля в структуре ядра, отвечающие за взаимодействие Windows Defender с ETW.

«Мы хотим указать на проблемы архитектуры, чтобы индустрия смогла устранить все эти возможные векторы атаки», — подчеркнули эксперты.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru