Microsoft рассказала, как выявить атаку UEFI-буткита BlackLotus

Microsoft рассказала, как выявить атаку UEFI-буткита BlackLotus

Microsoft рассказала, как выявить атаку UEFI-буткита BlackLotus

Специалисты Microsoft изучили зараженные устройства и составили список артефактов, по которым можно определить присутствие стойкого импланта. В помощь жертвам BlackLotus также опубликованы рекомендации по очистке и защите от атак на UEFI-платформу.

Объявившийся в прошлом году зловред BlackLotus относится к классу буткитов. Такие инфекции сложно обнаружить, так как вредоносный код загружается из прошивки BIOS / UEFI или системного раздела EFI (EPS) и исполняется на начальных этапах загрузки ОС, то есть до запуска средств антивирусной защиты.

Новобранец примечателен тем, что для обхода защиты UEFI Secure Boot использует уязвимость CVE-2022-21894 (пропатчена в январе прошлого года). В целях самообороны он умеет отключать Microsoft Defender, защиту целостности кода HVCI и BitLocker.

Свидетельства заражения BlackLotus, согласно блог-записи Microsoft:

  • недавно созданные и заблокированные файлы загрузчика;
  • наличие папки /system32/ в файловой системе EPS;
  • изменения в разделе реестра, ассоциируемом с HVCI;
  • специфические записи в журналах событий Windows;
  • изменение конфигурации загрузки (журналы MeasuredBoot);
  • исходящие подключения winlogon.exe на порту 80 (попытки зловреда связаться с C2).

Файлы загрузчика BlackLotus (фейковые winload.efi, bootmgfw.efi, grubx64.efi) записываются в ESP, доступ к ним блокируется во избежание модификации / удаления. Подмена таких файлов, по словам экспертов, может расцениваться как заражение.

 

Если время изменений не выглядит подозрительным, можно попробовать вычислить хеши с помощью CertUtil. Поскольку BlackLotus блокирует свои файлы, попытка доступа выдаст ошибку ERROR_SHARING_VIOLATION с развернутым объяснением причины, что подтвердит вредоносную активность.

 

Папка /system32/ создается в ESP в процессе установки UEFI-зловреда. В случае успеха она чистится, но удаленные файлы при желании можно отыскать.

 

Отключение HVCI позволяет BlackLotus загрузить неподписанный код ядра. С этой целью он меняет на 0 значение Enabled ключа реестра HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\DeviceGuard\Scenarios\HypervisorEnforcedCodeIntegrity. Непрошеный останов Microsoft Defender найдет отражение в журналах событий Windows.

 

Изучение логов MeasuredBoot тоже позволит выявить признаки компрометации — подключение загрузочных драйверов grubx64.efi и winload.efi. Прочесть содержимое файлов в данном случае можно с помощью криминалистической копии жесткого диска или специального инструмента декодирования.

Для очистки устройства после заражения следует отключить его от сети и переформатировать разделы диска с OS и EFI. Как вариант для восстановления подойдет также чистая резервная копия с разделом EFI.

Предотвратить подобное заражение, по мнению Microsoft, помогут принцип наименьших привилегий и гигиена учетных данных. Для запуска UEFI-буткита требуется привилегированный доступ к машине (удаленный или физический), поэтому эксперты советуют меньше пользоваться аккаунтами уровня домена и ограничить привилегии локальных админов. Минимизировать риски можно также, построив систему многоуровневой защиты.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru