В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

Исследователи из Positive Technologies обнаружили в пробной версии WinRAR 5.70 уязвимость, позволяющую перехватывать и видоизменять ответы сервера RarLab, возвращаемые пользователю приложения. Используя этот недочет, удаленный злоумышленник может добиться выполнения своего кода на компьютере жертвы.

Проблема была зарегистрирована под идентификатором CVE-2021-35052. По словам экспертов, они обнаружили ее случайно в ходе использования WinRAR 5.70 (последняя стабильная версия — 6.02, тестируется 6.10).

Установленное приложение пробыло в эксплуатации какое-то время, а потом вдруг стало выдавать ошибку JavaScript:

 

Это диалоговое окно Internet Explorer стало появляться при запуске WinRAR после окончания пробного периода, притом не всегда, через два раза на третий. Как оказалось, браузер при этом задействовал mshtml.dll — встроенный движок, в котором недавно была обнаружена и пропатчена уязвимость 0-day.

Чтобы понять, в чем проблема и как ее можно использовать, исследователи превратили свой инструмент тестирования Burp Suite в дефолтный прокси-сервер Windows — для перехвата трафика из браузера. Поскольку передача запросов происходит по HTTPS, пользователю WinRAR стало отображаться сообщение о ненадежности сертификата, который использует Burp.

 

Увидев такой алерт, многие пользователи, по словам экспертов, кликнут по кнопке «Да», чтобы получить нужный контент.

Попытка модификации сообщений, возвращаемых сервером, тоже оказалась успешной. Вместо того, чтобы каждый раз подставлять в ответ свой домен вместо дефолтного notifier.rarlab.com, исследователи заменили код ответа редиректором — ошибкой 301 Moved Permanently («запрошенный ресурс сменил местоположение»). В этом случае переброс на страницу с редиректом кешируется, и все запросы пользователя автоматически перенаправляются на узел, контролируемый атакующими.

Подобная MitM-атака, по словам аналитиков, полагается на ARP-спуфинг — подмену разрешения адресов, возможную при использовании сетевого протокола ARP. Дело в том, что этот древний протокол не предусматривает проверку подлинности запросов и ответов, и перехват широковещательного ARP-запроса можно использовать для создания ложного объекта распределенной вычислительной системы (путем подмены MAC-адреса узла в кеше). Атакующему надо лишь находиться в одной сети с жертвой, и ее IE автоматически отнесет вредоносный ресурс к зоне безопасности 1 (местной интрасети).

Исследование также показало, что CVE-2021-35052 можно использовать с разными целями. Так, экспериментаторам удалось с ее помощью получить данные локального узла, открыть на нем файлы по выбору, запустить калькулятор Windows. Большинство пробных атак завершились успехом, но многие спровоцировали предупреждение, требующее вмешательства пользователя.

 

Примечательно, что попытки открыть файлы с расширениями .docx, .pdf, .py и .rar систему безопасности не встревожили. В случае с rar-файлами открывается еще одна возможность — удаленное исполнение кода через уязвимость CVE-2018-20250, когда версия WinRAR ниже 5.70.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru