fuente: https://cybersecuritynews.com/local-ai-bypasses-edr/
Un modelo de inteligencia artificial (IA) local, sin censura, modificó una utilidad de extracción de credenciales de Windows hasta lograr evadir dos productos de detección y respuesta de endpoints (EDR) en un laboratorio controlado, lo que demuestra cómo la IA generativa accesible podría acelerar el desarrollo de herramientas ofensivas personalizadas.
El experimento, publicado por Eddie Zhang, investigador del Proyecto Black, se centró en el Servicio de Subsistema de Autoridad de Seguridad Local (LSASS), cuya memoria puede contener material de autenticación útil para el movimiento lateral una vez que un atacante obtiene acceso administrativo.
El proyecto comenzó con una prueba de referencia deliberadamente exigente: ¿podría una IA crear un ejecutable capaz de extraer la memoria de LSASS sin que los sistemas EDR modernos lo detectaran, con mínima intervención humana? Esta prueba es crucial, ya que MITRE ATT&CK registra la extracción de memoria de LSASS como T1003.001, una subtécnica de acceso a credenciales. Los usuarios con privilegios de administrador o de sistema pueden extraer credenciales de la memoria de LSASS y reutilizarlas para autenticarse en otros sistemas.
Apple ha tomado medidas para solucionar una vulnerabilidad de seguridad en su servicio Ocultar mi correo electrónico que permitía revelar las direcciones de cor...
Leer artículo →El proyecto del kernel de Linux ha lanzado correcciones para más de 400 vulnerabilidades en un periodo de aproximadamente 24 horas. Estas fallas afectan diversa...
Leer artículo →Vitest corrigió una vulnerabilidad crítica con una calificación CVSS de 9.4. Los comandos del modo navegador podían leer, escribir o eliminar archivos fuera de...
Leer artículo →