Windows Container Isolation можно использовать для ухода от детектирования

Windows Container Isolation можно использовать для ухода от детектирования

Windows Container Isolation можно использовать для ухода от детектирования

Киберпреступники могут незаметно протащить вредоносную программу и уйти от детектирования защитными системами с помощью взаимодействия с фреймворком Windows Container Isolation.

О способе обхода средств защиты конечных точек рассказал специалист Deep Instinct Дэниел Авиноам, выступавший на конференции DEF CON.

Архитектура контейнеров Microsoft использует динамически генерируемый образ, чтобы отделить файловую систему от каждого контейнера до хоста и при этом избежать дублирования системных файлов.

Согласно описанию, это просто образ ОС, содержащий чистые копии файлов, которые могу измениться, и ссылки на файлы, которые меняться не должны (уже развернутые на хосте). За счет такого подхода уменьшается общий размер всей операционной системы.

«В результате в образе появляются так называемые “файлы-призраки”. В них не сдержатся каких-либо данных, но при этом они указывают на другой диск в системе», — объясняет Авиноам в отчете.

«Именно в этот момент меня осенило: что если использовать этот механизм перенаправления для обфускации операций с файловой системой. Ведь так можно запутать защитные системы».

Для решения этой задачи пригодился драйвер мини-фильтра Windows Container Isolation FS — wcifs.sys. Этот драйвер должен обеспечивать разделение файловой системы между контейнерами Windows и их хостом.

Драйвер wcifs.sys обрабатывает перенаправление файлов-призраков с помощью парсинга их точек и тегов повторного синтаксического анализа, идентифицирующих владельца. При этом драйвер занимает диапазон высоты выделенного фильтра 180000-189999 (конкретнее — 189900), в то время как антивирусные продукты функционируют в диапазоне 320000-329999.

В результате ряд операций с файлами можно проводить без запуска их обратных вызовов.

«Поскольку мы можем переопределить файлы с помощью тега IO_REPARSE_TAG_WCI_1 без обнаружения со стороны антивирусов, их алгоритм детектирования не получит всей картины и, соответственно, не отработает как положено», — дополняет Авиноам.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru