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.
Todas las versiones del resolutor DNS Unbound anteriores a la 1.26.1 presentan un desbordamiento de memoria dinámica (heap overflow) crítico en su validador DNS...
Leer artículo →HEAVYGRAM es una puerta trasera de vigilancia para Windows que convierte a Telegram en un centro de mando operativo para los atacantes. En lugar de depender de...
Leer artículo →El código malicioso que se ejecuta dentro de una máquina virtual de Docker Sandboxes en macOS podría escapar del directorio del proyecto compartido con ella y l...
Leer artículo →