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.

OpenAI заблокировала российские аккаунты за операцию влияния

OpenAI заблокировала группу российских аккаунтов ChatGPT, которые, по данным корпорации, использовали VPN для обхода ограничений и участвовали в информационной операции. Нейросеть помогала создавать публикации и комментарии для Telegram, Substack, X, Facebook (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и LinkedIn.

Материалы продвигали International Burke Institute (IBI) — зарегистрированную в Израиле организацию, называющую себя международным экспертным сообществом.

Операторы просили ChatGPT писать преимущественно на английском и убирать языковые признаки, способные выдать российское происхождение авторов.

В центре кампании оказался так называемый Индекс суверенитета, оценивающий страны по политическим, экономическим, технологическим, информационным, культурным, когнитивным и военным показателям.

США в рейтинге получили 650,9 балла, Китай — 649,1, Швейцария — 610,7, а Россия — 601,4. В посвящённом РФ отчёте подчёркивались военная и экономическая самодостаточность страны.

OpenAI не обнаружила доказательств того, что статьи на сайте IBI создавались через ChatGPT. Однако часть публикаций, предположительно, была скопирована из научных работ, иногда с неправильным указанием авторства. ИИ применялся точечно: для рекламы проекта, постов и оформления связанных аккаунтов.

Большой аудитории операция не собрала. Самыми заметными стали телеграм-каналы с 10-20 тыс. подписчиков. Но в OpenAI считают важным не охват, а созданную инфраструктуру: внешне солидный институт, эксперты, научные материалы и собственный индекс.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru