Инъекция кода в процессы по методу Pool Party обманет любую EDR-систему

Инъекция кода в процессы по методу Pool Party обманет любую EDR-систему

Инъекция кода в процессы по методу Pool Party обманет любую EDR-систему

Эксперты SafeBreach разработали метод внедрения кода в память процессов, использующий пулы потоков Windows для сокрытия его исполнения. Тестирование показало, что атаку Pool Party не способны выявить даже лидеры рынка EDR-решений.

Инъекция кода в процессы позволяет злоумышленникам обойти антивирусы: такие заражения не оставляют в системе следов в виде файлов, которые можно было бы проанализировать. В последние годы многие вендоры ОС и EDR усилили защиту от подобных атак за счет блокировки известных техник либо жесткого ограничения последствий.

Чтобы понять, каким образом бестелесный зловред сможет обойти EDR, исследователям пришлось изучить современный подход к детектированию таких угроз ИБ-продуктами этого класса. Как оказалось, они производят оценку по примитиву выполнения — лишь одному элементарному действию из трех, необходимых для инъекции в процесс (еще выделение блока памяти и запись туда кода).

 

Это открытие подсказало экспертам, как скрыть бесфайлового зловреда от EDR: создать примитив выполнения, основанный лишь на allocate и write, а в качестве триггера шелл-кода использовать легитимное действие — например, запись в безобидный файл.

Прекрасным кандидатом для такого трюка оказался пул потоков режима пользователя в Windows, а точнее, четыре компонента: фабрика рабочих ролей, управляющая рабочими потоками, и три очереди.

По результатам исследования были созданы восемь разных техник инъекции кода; одна использует подпрограмму запуска фабрики ролей, другая — очередь задач, еще пять — очередь завершения ввода-вывода, а восьмая — очередь таймера. Поскольку пул потоков совместно используется процессами Windows, метод Pool Party работает на любом из них.

Для тестирования были выбраны пять EDR-решений:

  • Palo Alto Cortex,
  • SentinelOne EDR,
  • CrowdStrike Falcon,
  • Microsoft Defender for Endpoint,
  • Cybereason EDR.

Во всех случаях эффективность Pool Party (всех восьми вариантов) составила 100%, то есть ни один защитный продукт не смог обнаружить или предотвратить инъекцию. Вендоры уже поставлены в известность.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru