В Cobalt Strike нашли и пропатчили критическую RCE-уязвимость

В Cobalt Strike нашли и пропатчили критическую RCE-уязвимость

В Cobalt Strike нашли и пропатчили критическую RCE-уязвимость

Компания HelpSystems, занимающаяся разработкой инструмента Cobalt Strike, выпустила внеплановое обновление, устраняющее критическую уязвимость. Известно, что брешь позволяет удалённо выполнить код и получить контроль над атакуемыми системами.

На всякий случай напомним, что Cobalt Strike является фреймворком для ред тиминга и позволяет имитировать действия атакующих. Взломанные версии инструмента не раз фигурировали в кампаниях APT-группировок.

В Cobalt Strike входит сервер, выступающий в качестве командного центра (C2), и «маячок» — вредоносная программа, которая на первом этапе атаки устанавливает соединение с C2 и сбрасывает последующие пейлоады в систему.

В версии Cobalt Strike 4.7.1 нашли уязвимость, получившую идентификатор CVE-2022-42948. Она возникла после некорректного патча, выпущенного 20 сентября 2022 года. Тогда разработчики пытались устранить другой XSS-баг — CVE-2022-39197.

Новую RCE-брешь можно использовать в определённых условиях с помощью библиотеки Java Swing, предназначенной для создания графического интерфейса софта на языке Java.

«Отдельные компоненты в Java Swing могут автоматически интерпретировать любой текст как HTML-контент, если он начинается с “<html>“. Отключения автоматического парсинга HTML-тегов во всём клиенте оказалось достаточно для устранения проблемы», — пишет в пояснении Грег Дарвин, один из разработчиков в штате HelpSystems.

 

Другими словами, условный атакующий мог использовать HTML-тег <object> для загрузки кастомного пейлоада, хранящегося на удалённом сервере. Затем этот пейлоад можно было внедрить в пользовательский интерфейс Cobalt Strike.

В прошлом месяце некие хактивисты атаковали серверы Cobalt Strike и разместили антироссийские послания.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru