Новая дыра в macOS: libAppleArchive позволяет обойти Gatekeeper

Новая дыра в macOS: libAppleArchive позволяет обойти Gatekeeper

Новая дыра в macOS: libAppleArchive позволяет обойти Gatekeeper

Apple снова попала в новости из-за уязвимости — на этот раз в своей библиотеке libAppleArchive, которая используется для работы с архивами .aar. Исследователь Снулли Кеффабер нашёл критическую брешь (CVE-2024-27876, CVSS 8.1), позволяющую не только записывать файлы в произвольные места на диске, но и обходить защиту Gatekeeper.

Всё началось с того, что Кеффабер написал собственный парсер — libNeoAppleArchive — чтобы изучить поведение Apple Archive на Linux.

Работая с логикой обработки симлинков, он заметил странность: архив можно было распаковать так, что один из файлов на выходе оказывался… симлинком в любую другую директорию на системе.

Дальнейшие эксперименты показали, что во время распаковки возникает «состояние гонки» (race condition). Библиотека сначала проверяет, существует ли нужная папка, и только потом пытается её создать.

Если в этот момент подложить симлинк на другую директорию, libAppleArchive всё равно будет считать, что каталог создан, и продолжит писать туда файлы. В результате данные попадут по адресу, на который указывает симлинк — полностью под контролем атакующего.

Повторив структуру из симлинков и файлов в архиве несколько раз, Кеффаберу удалось сильно повысить процент успеха атаки.

На этом он не остановился: следующей целью стал обход Gatekeeper. Оказалось, что стандартная утилита Archive Utility сначала распаковывает файлы во временную директорию, а только потом вешает на них карантинные метки. Если с помощью уязвимости заставить libAppleArchive распаковать файл вне этой директории, он обойдёт карантин и сможет запускаться без предупреждений — что, конечно, опасно.

Уязвимость затрагивает не только macOS. libAppleArchive используется в WorkflowKit (Shortcuts), FlexMusicKit, ClipServices, а также в приложении «Файлы» на iOS, которое тоже умеет распаковывать .aar. Даже если включены проверки пути вроде pathIsValid(), гонка всё равно позволяет их обойти.

Кеффабер опубликовал PoC, продемонстрировав, что атака вполне реалистична, хотя и требует знания таких деталей, как переменная $TMPDIR.

Apple уже закрыла дыру в свежих апдейтах, так что срочно обновляйтесь — уязвимость серьёзная, а эксплойт уже в сети.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru