Уязвимость в Windows позволяла украсть серверные учетные данные

Уязвимость в Windows позволяла украсть серверные учетные данные

Уязвимость в Windows позволяла украсть серверные учетные данные

Специалисты выявили уязвимость в классе технологий «удалённый вызов процедур» (RPC), позволяющие удаленному злоумышленнику добраться до контроллера доменов при определенной сетевой конфигурации, а также выполнить вредоносный код.

Кроме того, с помощью обнаруженной проблемы атакующий может модифицировать мапирование сертификата сервера и провести так называемый спуфинг.

Брешь отслеживают под идентификатором CVE-2022-30216, она присутствует в непропатченных версиях Windows 11 и Windows Server 2022. С выходом июльского набора обновлений Microsoft закрыла эту дыру.

Однако исследователь из Akamai Бен Барнс, обнаруживший CVE-2022-30216, опубликовал отчет, в котором описал технические подробности бага. Успешная атака гарантирует киберпреступнику полный доступ к контроллеру домена, его службам и данным.

Корни уязвимости уходят в сетевой протокол “SMB over QUIC“, отвечающий за связь с сервером. Если условный злоумышленник аутентифицируется как пользователь домена, баг позволит ему заменить файлы на SMB-сервере и направить их подключенным клиентам.

В случае с опубликованным PoC экспертам удалось продемонстрировать эксплуатацию бреши, в результате которой они смогли утащить учетные данные. Для этого исследователи организовали атаку на NTLM-ретранслятор, поскольку этот протокол использует слабую степень защиты аутентификации, выдавая учетные данные и ключи сессии.

Как только вызывается уязвимая функция, жертва тут же отправляет обратно сетевые данные для входа на устройство, находящееся под контролем злоумышленников. После этого атакующие могут удаленно выполнить код на машине жертвы.

Самым лучшим выходом из этой ситуации будет обновление систем. Отключать службу исследователи не рекомендуют.

Напомним, что в июне стало известно о DFSCoerce — новой атаке, позволяющей получить контроль над Windows-доменом.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru