Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Эксперты BI.ZONE рассказали, как можно выявить атаку Zerologon

Исследователи из ИБ-компании BI.ZONE изучили опасную уязвимость Windows, получившую известность как Zerologon, и разработали несколько методов обнаружения фактов ее эксплуатации. Эксперты надеются, что использование созданных ими правил позволит также ускорить классификацию киберинцидентов.

Уязвимость Zerologon (CVE-2020-1472) была выявлена в протоколе шифрования, который использует Windows-служба Netlogon. Использование бреши позволяет автору атаки обойти аутентификацию,  повысить свои привилегии до уровня администратора домена и получить доступ на запись к базе данных Active Directory. Уязвимость затрагивает серверные ОС Windows; разработчик уже выпустил патч и опубликовал руководство для пользователей, однако злоумышленники не оставляют попыток проникнуть в сети Windows через эту лазейку.

Эксперты BI.ZONE проанализировали несколько известных концепций атаки (proof-of-concept, PoC) на Zerologon, а также эксплойты, обнаруженные в атаках, и выяснили, что все они работают в целом одинаково. На основании полученных результатов было разработано три способа обнаружения эксплойт-атаки: по событиям журналов аудита Windows, по сетевому трафику и при помощи YARA-правил.

В первом случае администратору Windows придется включить режим отладки Netlogon с помощью команды nltest /dbflag:0x2080ffff. После перезапуска служба начнет сохранять большую часть событий в файл журнала (отыскивается по пути C:\Windows\debug\netlogon.txt). Признаком атаки могут служить следующие события на контроллере домена:

  • 5805 — ошибка аутентификации сессии, доступ запрещен;
  • 5723 — ошибка установления сессии из-за отсутствия доверенного аккаунта в базе данных безопасности;
  • 4742 — изменение учетной записи компьютера контроллера домена (должно насторожить при отсутствии события 5823, говорящего о легитимной смене пароля по истечении заданного срока, либо при регистрации обоих событий с интервалом в 1 минуту).

Для эксплуатации Zerologon злоумышленники зачастую задействуют легитимный инструмент Mimikatz или пользуются виртуальной машиной под управлением ОС Kali Linux, поэтому имена mimikatz и kali в записях событий 5805 и 5723 могут более явно свидетельствовать об атаке.

Для удобства отслеживания Zerologon-событий с помощью SIEM исследователи сформулировали три правила:

  • (EventID = ’5805′ OR EventID = ’5723′) AND (Message contains ’kali’ OR Message contains ’mimikatz’)
  • when both of (EventID = ’4742′ AND TargetUserName IN «Domain_Controller_Accounts_List» AND PasswordLastSet != ’-’) and not (EventID = ’5823′) were detected on the same host within 1 minute (требует внесения списка контроллеров домена в набор Domain_Controller_Accounts_List)
  • when both of (EventID = ’4742′ AND TargetUserName IN «Domain_Controller_Accounts_List» AND PasswordLastSet != ’-’) and (EventID = ’5805′) were detected on the same host within 1 minute

Попытку эксплуатации Zerologon можно выявить и путем анализа сетевого трафика с помощью IDS или IPS. Признаком атаки в данном случае, по словам экспертов, будет служить «аномально большое количество запросов из одного источника по протоколу DCE/RPC с парами методов NetrServerReqChallenge и NetrServerAuthenticate за короткий промежуток времени». Кроме того, выдать вредоносную активность могут уникальные артефакты, но они не всегда присутствуют в трафике.

По итогам исследования было также создано YARA-правило для выявления следов эксплуатации Zerologon в памяти процесса lsass.exe. Обращение к сервису проверки подлинности локальной системы (LSASS) происходит при попытке аутентификации на контроллере домена. В результате в адресном пространстве lsass.exe остаются артефакты, которые тоже могут служить признаками атаки. В ходе тестирования созданное экспертами YARA-правило с успехом отработало на ОС Windows Server 2012 R2 и Windows Server 2016.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru