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.
La forma en que hablamos de los agentes de IA está cambiando, y la manera en que los implementamos requiere un cambio aún más fundamental. Si bien el discurso a...
Leer artículo →OpenAI ha confirmado que tiene conocimiento de un nuevo incidente de seguridad en el que sus agentes de IA subieron imágenes proporcionadas por los usuarios a s...
Leer artículo →Según una nueva investigación del grupo de investigación en IA Transluce, agentes de IA autónomos intentaron sondear y hackear sitios web de datos públicos tras...
Leer artículo →