Волокна Windows позволяют выполнить вредоносный шеллкод незаметно для EDR

Волокна Windows позволяют выполнить вредоносный шеллкод незаметно для EDR

Волокна Windows позволяют выполнить вредоносный шеллкод незаметно для EDR

На проходящей в Сингапуре конференции Black Hat Asia были представлены два новых способа использования волокон Windows (fibers) для выполнения вредоносного кода. Один из них, Poison Fiber, допускает проведение атаки удаленно.

Автором обоих PoC является независимый ИБ-исследователь Даниел Джэри (Daniel Jary). По его словам, атаки Poison Fiber и Phantom Thread представляют собой улучшенные варианты opensource-разработок: они позволяют надежнее скрыть сторонний шеллкод или другую полезную нагрузку в системе, находящейся под защитой EDR.

Поддержка волокон была введена в Windows 3 и ранних версиях macOS в обеспечение многозадачной работы по упрощенной схеме. В те времена у процессоров было меньше ядер, и разделение рабочей нагрузки на потоки не всегда давало нужный эффект.

Концепция волокон обеспечила более мелкое дробление, уже внутри потоков. При этом они существуют только в режиме пользователя, а планирование осуществляет поток, в контексте которого они выполняются.

Для ядра ОС волокна невидимы (к планировщику заданий обращаются потоки, они и считаются исполнителями всех операций), из памяти их извлечь трудно. Подобные свойства очень привлекательны для злоумышленников: они позволяют внедрить в систему вредоносный код в обход антивирусной защиты.

Волокна и по сей день используются некоторыми процессами Windows, а также облегчают перенос приложений с других платформ. Возможность злоупотреблений проверялась неоднократно; так, в 2022 году были опубликованы PoC-методы сокрытия в волокне шеллкода и маскировки стека вызовов с помощью спящего волокна (добавлен в набор Cobalt Strike).

Разработка Phantom Thread использует второй подход, но при этом возможность обнаружить зловреда сканированием памяти полностью исключена. С этой целью создается волокно, а затем патчится таким образом, чтобы выдать его за поток.

Второй PoC, созданный Джэри (Poison Fiber), перечисляет запущенные процессы Windows и фиксирует потоки, использующие волокна, а затем предоставляет возможность внедрить пейлоад или шеллкод в спящее волокно — такие всегда найдутся на стеке. Вредоносная инъекция защиту не насторожит, как случае с остановом потока, а исполнение запустит легальная программа.

«Атаки через волокна — это не повышение привилегий, не обход UAC, но доставка полезной нагрузки при этом привлекает намного меньше внимания, — пояснил исследователь для Dark Reading. — Их легко реализовать и труднее детектировать, поэтому волокна — прекрасный вариант для любого скрипт-кидди».

Публиковать другие подробности и PoC-коды Джэри пока не собирается, но советует ИБ-службам включить Windows Fibers в список потенциальных векторов атаки, а EDR-защиту постоянно проверять на готовность к новым угрозам.

Сотни iOS-приложений с ИИ в App Store сливают данные пользователей

Исследователи обнаружили в App Store сотни приложений, сливающих пользовательские данные — от имён и адресов электронной почты до истории чатов. И что особенно показательно, подавляющее большинство таких приложений связано с ИИ.

На проблему обратили внимание авторы инициативы Firehound, которую ведёт исследовательская команда CovertLabs.

Проект сканирует и индексирует приложения в App Store, выявляя те, которые по неосторожности (или халатности) оставляют данные пользователей в открытом доступе. На это указал известный исследователь @vxunderground, который без лишних церемоний охарактеризовал происходящее как «slopocalypse» («слопокалипсис» — от «AI-slop» — прим. Anti-Malware.ru).

По состоянию на текущий момент проект Firehound выявил 198 iOS-приложений, которые в той или иной форме раскрывают пользовательские данные. Причём 196 из них грозят серьёзными утечками.

 

Антирекордсменом стало приложение Chat & Ask AI. Оно уверенно возглавляет рейтинги Firehound по количеству открытых файлов и записей: более 406 миллионов записей, относящихся к 18+ миллионам пользователей. И это не абстрактные метаданные — речь идёт о реальной пользовательской информации.

Исследователь @Harrris0n, один из участников проекта, отдельно прокомментировал находку, подчеркнув масштабы проблемы и её системный характер.

Большинство утечек связано с неправильно настроенными базами данных и облачными хранилищами. Во многих случаях приложения не только оставляют данные открытыми, но и фактически «помогают» исследователям — раскрывая схемы данных и точное количество записей.

Хотя наибольшее число проблемных приложений действительно относится к ИИ-сервисам (чат-боты, ассистенты, генераторы контента), список категорий куда шире. Среди них:

  • образование,
  • развлечения,
  • графика и дизайн,
  • здоровье и фитнес,
  • образ жизни,
  • социальные сети.

Публичная версия Firehound намеренно ограничена. Самые чувствительные результаты не выкладываются в открытый доступ — их сначала проверяют и редактируют, чтобы не усугубить ситуацию.

Хотя в соцсетях Firehound уже окрестили каталогом ИИ-слопа, сами авторы проекта осторожны в формулировках. Нет прямых доказательств, что эти приложения были созданы с помощью вайб-кодинга или автономных ИИ-инструментов. Да и сам термин больше отражает настроение, чем техническую суть проблемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru