Уязвимость в VPN-клиенте AWS позволяет повысить привилегии до SYSTEM

Уязвимость в VPN-клиенте AWS позволяет повысить привилегии до SYSTEM

Уязвимость в VPN-клиенте AWS позволяет повысить привилегии до SYSTEM

Исследователи из Rhino Security Labs выявили две уязвимости в AWS VPN Client. Одна из них грозит локальным повышением привилегий или DoS-атакой (отказом сервиса), другая — утечкой NTLM-хеша пользователя. Патчи уже доступны в виде обновления 3.0.0.

Управляемое решение AWS VPN Client позволяет обезопасить удаленный доступ к корпоративным ресурсам. В рамках этого сервиса сотрудники или клиенты компании могут подключаться к ее сети (AWS или локальной) со своего компьютера или мобильного устройства, используя файл конфигурации VPN — его распределяют между всеми, кому необходим такой доступ.

Десктопное приложение AWS VPN Client, построенное на базе OpenVPN-клиента, работает как Windows-служба уровня SYSTEM. Ею может воспользоваться даже непривилегированный юзер — через импорт конфигурационного файла OpenVPN.

Как оказалось, при валидации таких файлов возникает состояние гонки, которое можно использовать для внедрения небезопасных директив OpenVPN. Чтобы воспользоваться этой уязвимостью (CVE-2022-25166, запись произвольных файлов с привилегиями SYSTEM), злоумышленник должен правильно рассчитать время инъекции — после успешной проверки, но до обработки файла конфигурации. В ходе тестирования исследователям удалось через эксплойт внести в систему новый файл журнала событий.

Уязвимость раскрытия информации (CVE-2022-25165) тоже связана с валидацией файлов настройки OpenVPN. На одном из ее этапов клиентское приложение AWS производит проверку пути к файлу, при этом выполняется операция FileOpen (fopen). Если в импортируемый файл вставить UNC-путь, клиент сольет хеш Net-NTLMv2 пользователя на внешний сервер.

Наличие уязвимостей подтверждено для AWS VPN Client версии 2.0.0. Патчи включены в состав сборки 3.0.0. Свои PoC-коды Rhino уже опубликовала на GitHub.

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