自近日Microsoft Exchange 服务器被曝出漏洞以来,黑客与安全专业人员之间便展开了一场全面的较量。全球各地的专家们正在采取大规模预防措施,努力赶在黑客们的前面,后者正抓紧谋划攻击手段,以图成功利用 Microsoft Exchange 中的远程代码执行漏洞。
CPR 概况介绍了已披露的漏洞和目标组织(按国家或地区和行业划分),并提出了预防攻击的建议(即将公布)。
当前的攻击尝试数量
遭受攻击最多的国家是美国 (21%),其次是荷兰 (12%) 和土耳其 (12%)。
首当其冲的行业部门是政府/军事部门 (27%),其次是制造业 (22%) 和软件厂商 (9%)。
零日漏洞幕后故事
2021 年 3 月 3 日,Microsoft 为其全球最受欢迎的邮件服务器 Exchange Server 产品发布了一个紧急补丁。所有传入和传出电子邮件、日历邀请以及在 Outlook 中访问的几乎所有内容都会用到 Exchange 服务器。
1 月份,来自中国台湾安全公司戴夫寇尔的 Orange Tsai(蔡政达)揭露了两个漏洞。为确定这些漏洞的严重程度,Microsoft对其 Exchange 服务器作了进一步调查。调查又发现五个关键漏洞。
通过这些漏洞,攻击者无需身份验证或访问个人电子邮件帐户即可从 Exchange 服务器读取电子邮件。而通过后面的漏洞链接,攻击者则能够完全接管邮件服务器。
一旦攻击者接管了 Exchange 服务器,他们就可以将网络连接至互联网并开始远程访问。许多 Exchange 服务器都具有 internet exposer 功能(特别是 Outlook Web Access 功能),并集成到更广泛的网络中,这对数百万组织构成了严重的安全风险。
Just report a pre-auth RCE chain to the vendor. This might be the most serious RCE I have ever reported! Hope there is no bug collision or duplicate |
刚向 Microsoft 报告了一个预认证 RCE。这可能是我见过的最严重的 RCE! 希望没有 bug 碰撞或复制 |
2021 年 1 月 5 日,Orange Tsai(蔡政达)在推特上公布了预认证远程代码执行链。
哪些组织面临风险?
如果企业或组织的的 Microsoft Exchange 服务器暴露在互联网中,并且没有使用最新的补丁程序进行更新,也没有受到 Check Point 第三方软件的保护,则应该假定该服务器已全面沦陷。通过受感染的服务器,未经授权的攻击者能够窃取企业电子邮件,并以高级权限在贵组织内执行恶意代码。
技术解释
自漏洞披露以来,CPR 陆续收到了有关攻击者身份、动机和近期主要黑客事件的背景的各种问题。
就像 Sunburst 攻击一样,在这次攻击中,攻击者通过将一个特别常见的平台用作前门,秘密入侵并长期驻留在网络中。好消息是,只有技能精湛且资金充足的攻击者才能利用前门潜入全球数以万计的组织。尽管这场利用 Exchange 服务器零日漏洞发起的攻击吸引了广泛关注,但其攻击目的以及网络犯罪分子想要从网络中窃取的内容仍不为人所知。面临风险的组织不仅应为其 Exchange 服务器采取预防措施,而且还应扫描网络中的活跃威胁并评估所有资产。
预防攻击,保障安全
Check Point 为预防攻击和保障安全提供了以下建议:
IPS
威胁模拟
杀毒
Check Point Harmony 端点(正式名称为 SandBlast Agent)
好文章,需要你的鼓励
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL,专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构,GPU推理速度比同类模型快2倍,同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本,支持512×512原生分辨率图像处理,采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY,通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类,揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节,为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。