上週列印管理系統供應商PaperCut提出警告,該公司於1個月前修補的高風險漏洞出現攻擊行動,資安業者Huntress提出警告,根據他們的調查,大部分的PaperCut用戶仍在使用存在漏洞的軟體版本,呼籲IT人員儘速安裝更新程式。
針對Mac電腦而來的惡意程式攻擊也相當值得留意。近期名為RustBucket惡意程式攻擊行動就是其中1例,在此之前,勒索軟體駭客LockBit也開始針對這種電腦製作惡意軟體。
在前述的資安威脅之餘,時下熱門的大型語言模型(LLM),現在被用於強化惡意程式的檢測上,將可能減少誤判的現象。例如,惡意軟體分析平臺VirusTotal就宣布導入名為Code Insight的機制,希望能改善檢測的能力。
【攻擊與威脅】
列印管理軟體PaperCut漏洞已出現攻擊行動,但仍有9成伺服器尚未修補
4月19日列印管理軟體業者PaperCut提出警告,表示3月修補的漏洞CVE-2023-27350、CVE-2023-27351,傳出已被用於攻擊行動的狀況,現在有研究人員透露更多細節。
資安業者Huntress於4月21日指出,他們約在16日開始看到相關的漏洞利用攻擊行動,並向PaperCut通報,當時駭客先是透過PowerShell於受害主機部署遠端管理軟體Atera、Syncro,企圖植入名為Truebot的惡意程式。
根據該資安業者的掃描,他們有710個客戶建置了執行Windows作業系統的PaperCut主機,總數為1,014臺,但其中有908臺存在上述的漏洞。而對於攻擊者的身分,研究人員指出,很有可能是與勒索軟體駭客Clop有關的另一個組織Silence所為。
Mac用戶遭到北韓駭客鎖定,發動惡意軟體RustBucket攻擊
蘋果裝置管理平臺供應商Jamf揭露惡意軟體攻擊行動RustBucket,發起者是北韓駭客組織BlueNoroff,他們透過尚未完成數位簽署的應用程式Internal PDF Viewer,傳送第一階段的惡意程式,後續再到受害電腦載入第二階段的惡意酬載。
而到了第二階段,駭客透過帶有簽章的應用程式(名稱亦為Internal PDF Viewer)發動攻擊,並向受害者顯示含有投資訊息的特定PDF檔案,目的是讓受害電腦向攻擊者進行通訊,從駭客的C2伺服器下載以Rust語言寫成的惡意程式RustBucket,能於Arm與x86架構的Mac電腦執行。
資安業者ReversingLabs揭露名為termcolour的惡意PyPI套件,研究人員在3月初發現此套件,但引起他們注意的地方在於,同名套件曾於2年前上架,直到今年駭客才再發布同名的惡意套件。
研究人員認為,駭客利用這種曾發布的套件名稱,而將刻意使用相同命名的惡意套件上架到PyPI套件儲存庫,有可能因此導致那些使用已下架套件卻不知其被「掉包」的用戶,成為駭客的攻擊目標。
【漏洞與修補】
4月19日思科發布資安通告,坦承他們的工業網路管理系統Industrial Network Director(IND)、網路模擬工具Modeling Labs存在重大漏洞。
IND有一個CVE-2023-20036漏洞,起因是IND對於上傳的裝置套件未進行足夠的驗證,攻擊者可在無需通過身分驗證的情況下,用管理者權限執行任意命令,CVSS風險評分為9.9。
Modeling Labs的漏洞是CVE-2023-20154,原因是在處理外部身分驗證伺服器回傳訊息不當,CVSS風險評分為9.1。
IT基礎架構管理軟體業者SolarWinds針對旗下的管理平臺SolarWinds Platform發布修補程式,修補2個高風險漏洞CVE-2022-36963、CVE-2022-47505。
前者為命令注入漏洞,攻擊者若是能取得管理者帳號的權限,就可能利用這項漏洞,CVSS風險評分為8.8。
另一個漏洞則是與提升權限有關,攻擊者可在取得電腦使用者帳戶的情況下,藉此提升本機權限,CVSS風險評分為7.8。
開源物件儲存系統MinIO存在漏洞,起因是ChatGPT採用了含有漏洞的版本
資安業者GrayNoise研究人員發現,OpenAI在大型語言模型ChatGPT的範例程式當中,使用的開源物件儲存系統MinIO存在漏洞CVE-2023-28432,有可能導致環境變數外流,例如:MINIO_SECRET_KEY、MINIO_ROOT_PASSWORD。一旦攻擊者利用上述漏洞,MinIO叢集就有可能將所有環境變數傳送給攻擊者,CVSS風險評分為7.5。
研究人員表示,目前尚未有ChatGPT系統遭到攻擊的跡象,但他們已經看到網路上有積極嘗試利用漏洞的行動,呼籲用戶應儘速更新此框架元件。
【資安產業動態】
4月24日惡意軟體分析網站VirusTotal於本週巨型的RSA全球資安大會上宣布,他們將提供程式碼分析服務名為Code Insight。
此服務以Google Cloud發布的Security AI Workbench為基礎,並採用專門針對資安領域調整的大型語言模型Sec-PaLM來進行解讀,找出可能有害的檔案並進行調查,以便有效提升用於分析的資源。
該網站表示,Code Insight將會獨立進行分析,不會參考防毒引擎的分析結果或是其他資料,而有機會找出原本被誤報的情況。
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