Вектор атаки MaginotDNS использует некорректные проверки в DNS-софте

Вектор атаки MaginotDNS использует некорректные проверки в DNS-софте

Вектор атаки MaginotDNS использует некорректные проверки в DNS-софте

Группа специалистов разработала новый вектор атаки класса DNS cache poisoning, получивший название «MaginotDNS». Этот метод нацелен на CDNS-резолверы и может скомпрометировать домены верхнего уровня TLD.

Эксперты смогли создать MaginotDNS из-за несоответствия в имплементации проверок безопасности, которые реализованы в различных софтовых и серверных режимах DNS. В итоге перед вектором уязвима приблизительно треть всех серверов CDNS.

Исследователи представили свой отчёт на конференции Black Hat 2023. Сейчас, по их словам, проблема решена на программном уровне. Смысл MaginotDNS в том, чтобы обойти защитные механизмы, которые ранее были введены для борьбы с атаками вида DNS cache poisoning.

Резолверы CDNS поддерживают как рекурсивный режим, так и переадресацию запросов. Такой подход используется провайдерами для снижения затрат и более продуманного контроля доступа.

 

Специалисты нашли несоответствия в проверках DNS-софта: BIND9 (CVE-2021-25220), Knot Resolver (CVE-2022-32983), Microsoft DNS и Technitium (CVE-2021-43105).

В отдельных случаях даже попадались крайне уязвимые конфигурации: например, все записи обрабатывались так, будто находились в корневом домене. На Black Hat 2023 представили как on-path, так и off-path способы атаки. Последние сложнее реализовать, но они и будут более полезны для злоумышленников.

 

Для успешной атаки киберпреступники должны вычислить исходный порт и идентификатор транзакции, которые использует рекурсивный DNS-сервер при генерации запроса. Затем — задействовать вредоносный DNS-сервер для отправки фейковых ответов с верными параметрами.

 

В случае BIND9 оба параметра можно получить с помощью брутфорса: потребуются 3600 циклов запросов. У Microsoft DNS это число ещё меньше — 720 циклов. Исследователи поделились видеодемонстрацией атаки:

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru