青松快讯:10月、11月0day漏洞小结

本文分析了2018年被APT组织利用的两个Windows重大0day漏洞,CVE-2018-8453和CVE-2018-8589,详细介绍了漏洞的利用方式、影响范围及微软的修复措施。

CVE-2018-8453

此漏洞最初由卡巴斯基实验室观测到在野利用,经过后续研究发现其被APT组织FruityArmor用于攻击活动中,这也是该组织第三次利用0day漏洞(CVE-2016-3393、CVE-2018-5002 )。不过此漏洞不能导致远程代码执行,只能用于感染机器后实现提权。

截止目前,研究人员只发现一小部分攻击中使用了该漏洞利用,该漏洞利用被打包到一个恶意软件安装器中配合使用。安装器需要系统权限才能安装payload,payload是一个复杂的植入,攻击者用它来达到在受害者机器中驻留的目的。其中的一些特征包括:

△用SMBIOS UUID 的SHA-1和AES-256-CBC加密payload(如果没有SMBIOS UUID,就不能在机器上解密payload);

△使用微软BITS(Background Intelligent Transfer Service后台智能传输服务)与C2进行通信;

△将主payload文件以随机名保持在硬盘上,含有文件名哈希值的加载器会尝试比较Windows目录中所有文件的哈希来找出payload。

该漏洞已经在上月由微软发布更新后修复了。

 

CVE-2018-8589

这是一个被积极利用的Windows特权升级漏洞。通过身份验证的攻击者可以利用该漏洞在本地用户上下文中执行任意代码,它将Windows处理调用的方式与win32 .sys绑定在一起。

该漏洞可导致攻击者提升在受攻陷 Windows 7 或Windows Server 2008 系统上的权限。研究者观测发现,威胁者在恶意软件安装程序的第一阶段就已经开始执行该利用,但目前尚不清楚恶意软件是如何传播的。

目前该漏洞被利用的次数有限,且所有受害者均位于中东国家。但观察者——卡巴斯基实验室表示,该漏洞已经被APT组织利用发起攻击。

该漏洞已经在本月初由微软发布更新后修复了。

 

以上两个漏洞都和 Windows 的 Win32k 组件相关,而且都被用于攻击中东国家,但目前尚不清楚二者之间是否存在关联。但可以看出,2018年下半年已成为 0day 漏洞的高发季。网络威胁攻击者的这种间歇式特点提醒我们,企业必须拥有必要工具和解决方案来保护自身免受此类复杂威胁的攻击。

*参考来源:Kaspersky Lab,青松编译,转载请注明。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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