Началась массовая эксплуатация критической PHP-уязвимости

Началась массовая эксплуатация критической PHP-уязвимости

Началась массовая эксплуатация критической PHP-уязвимости

Исследователи из GreyNoise зафиксировали массовую эксплуатацию критической уязвимости CVE-2024-4577 (9.8 балла по CVSS) в PHP. Уязвимость позволяет злоумышленникам удалённо выполнять код на Windows-серверах, работающих с Apache и PHP-CGI.

Информация о CVE-2024-4577 появилась в июне 2024 года, и уже через два дня исследователи обнаружили первые попытки эксплуатации со стороны операторов программы-вымогатели.

В январе 2025 года Cisco сообщила, что уязвимость активно используется в атаках против японских компаний в сферах образования, развлечений, электронной коммерции, технологий и телекоммуникаций.

Злоумышленники с помощью эксплойта получали системные привилегии, меняли данные в системном реестре, добавляли запланированные задачи и создавали вредоносные сервисы, применяя плагины Cobalt Strike.

Теперь GreyNoise предупреждает, что атаки распространились далеко за пределы Японии. В январе 2025 года 1089 уникальных IP-адресов пытались эксплуатировать CVE-2024-4577, эти атаки зафиксировали в США, Великобритании, Сингапуре, Индонезии, Тайване, Гонконге, Индии, Испании и Малайзии.

Более 43% атакующих IP-адресов были зарегистрированы в Германии и Китае. В феврале зафиксировано дальнейший рост числа атак, что указывает на автоматизированный поиск уязвимых серверов по всему миру.

Ошибка связана с тем, что в Windows PHP-CGI не учитывает особенности конвертации Unicode-символов в ANSI-формат (функция «Best-Fit»). Это позволяет злоумышленникам отправлять специальные последовательности символов, которые интерпретируются как аргументы командной строки PHP, что приводит к выполнению произвольного кода.

Дыру устранили в PHP 8.1.29, 8.2.20 и 8.3.8.

На данный момент в публичном доступе имеется 79 эксплойтов для CVE-2024-4577, что делает угрозу крайне актуальной для администраторов и разработчиков, использующих PHP на Windows.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru