Несколько дней назад эксперт по безопасности Тал Либерман из компании enSilo показал новую технику внедрения кода, которая влияет на все версии Windows вплоть до Windows 10. В силу природы данной техники, к сожалению, вряд ли он может быть пропатчен. В данной статье я хотел бы пролить свет на данную атаку и на ее последствия, а также рассказать, что можно сделать, чтобы защитить себя.

Как работает?

В основном, эта атака использует собственную операционную систему для внедрения вредоносного кода, а затем использует некоторые легитимные процессы для его выполнения. Хотя такой подход принципиально не сильно отличает данную угрозу от других вредоносных программ, которые используют его многие годы (вредоносные программы вводят себя в запущенные процессы уже десятилетиями), но ее особенность заключается в том, что использование атомных таблиц (предоставляемые Windows и разрешающие приложениям хранить и получать доступ к данным) не является распространенным явлением. Поэтому вполне вероятно, что данная угроза может остаться незамеченной со стороны ряда решений безопасности.

Данная атака необычна, а потому, вполне вероятно, что она останется незамеченной со стороны ряда решений безопасности.

Лучшее описание, которое Вы можете найти на данный момент, — это это материал Тала в своем блоге "AtomBombing: A Code Injection that Bypasses Current Security Solutions."

Если не существует патча, а угроза заражает все версии Windows, означает ли это, что мы оказались перед лицом большой опасности?

Не совсем. Во-первых, для того чтобы использовать данную технику, вредоносная программа должна иметь возможность выполниться на машине. Она не может быть использована для удаленной атаки и взлома Вашего компьютера. Кибер-преступники должны будут использовать некий эксплойт или обмануть пользователя таким образом, чтобы он скачал и запустил вредоносную программу в надежде на то, что имеющиеся решения безопасности не смогут эту угрозу остановить.

Действительно что-то новенькое?

Способ, которым выполняется атака для внедрения кода, является новым, хотя, как я упоминал ранее, вредоносные программы уже многие годы используют техники внедрения вредоносного кода (например, такой подход Вы можете видеть во многих семействах шифровальщиков).



Новый, но не опасный… почему же паника?

Как я говорил, сперва вредоносная программа должна быть выполнена на машине, но мы-то знаем, что в какой-то момент это обязательно произойдет (вопрос заключается не в том, что ЕСЛИ, а в том, что КОГДА).

Многие решения безопасности обнаруживают попытки внедрения процесса, однако, делают это, основываясь на сигнатурах, в результате чего многие из них не способны в наши дни обнаруживать эту особенную технику.

Кроме того, многие решения имеют список доверительных процессов. Если внедрение вредоносного кода состоялось в течение одного из них, то все меры безопасности, предпринимаемые таким решением безопасности, «пройдут стороной».

Наконец, в реальности данную атаку можно легко осуществить, и уже сейчас известно, что скорее раньше, чем позже появится ряд кибер-преступников, которые внедрят эту технику в свои вредоносные программы.

Что мы можем сделать для защиты своей корпоративной сети?

С одной стороны, традиционные антивредоносные решения эффективны при обнаружении и предотвращении заражения со стороны сотен миллионов различных угроз. Впрочем, они не так хороши в том случае, если требуется остановить направленные атаки или совершенно новые угрозы.

С другой стороны, мы имеем так называемые «антивирусы следующего поколения». Большинство из них утверждают, что они не используют сигнатуры, а их возможности обусловлены использованием техник машинного обучения, которые существенно эволюционировали за последние несколько лет и показали, что они способны довольно-таки хорошо обнаруживать некоторые новые угрозы. Зная свои слабости в том, что они не так хороши при блокировке всех угроз, они имеют хорошие экспертные наработки в пост-инфекционных сценариях, предлагая огромную добавленную ценность в тех случаях, когда нарушение уровня безопасности уже состоялось. Еще одна проблема у этих решений заключается в том, что машинное обучение не предоставляет черную или белую диагностику, что выливается в высокий уровень ложных срабатываний.

Является ли лучшим вариантом использование традиционного антивируса + антивируса следующего поколения?

Нет, хотя это лучше, чем использование только одного из этих решений, т.к. оба эти решения могут хорошо дополнять друг друга. Однако и в таком подходе тоже есть ряд недостатков. Во-первых, Вам придется заплатить за оба этих решения. Хотя это может быть оправданно из-за повышения общего уровня безопасности, но это означает, что Вам потребуется дополнительный бюджет на дополнительные работы (значительно возрастет уровень ложных срабатываний со стороны «антивируса следующего поколения», придется управлять двумя продуктами из разных консолей управления и т.д.). Также возможны проблемы и с производительностью, т.к. оба решения будут одновременно работать на компьютерах. Наконец, эти решения не взаимодействуют друг с другом, следовательно, Вы не сможете в полной мере воспользоваться всеми преимуществами той информации, которую они обрабатывают.

Какие корпоративные решения сочетают возможности традиционных антивредоносных решений и техник машинного обучения?

На мой взгляд, наилучший способ — это решение, которое сочетает в себе возможности двух таких классов решений (например, Adaptive Defense 360), т.е. мощность традиционных антивредоносных решений, а также многолетний опыт использования техник машинного обучения в сочетании с Большими данными и облаком. Такой подход позволяет обоим классам решений работать вместе, обмениваться информацией, осуществлять непрерывный мониторинг всех запущенных процессов, классифицируя все программы, выполняемые на любом компьютере в Вашей корпоративной сети, и предоставляя экспертные данные в реальном времени в случае любых нарушений безопасности. В этом случае на конечные машины будет внедряться небольшой агент, который позаботится обо всем, используя облако для ресурсоемких процессов, чтобы достичь лучшего уровня производительности на рынке.

Автор: Луис Корронс (антивирусная лаборатория PandaLabs)