美国网络安全与基础设施安全局(CISA)发布了一份恶意软件分析报告,针对"ToolShell"攻击提供了入侵指标和Sigma规则,该攻击专门针对特定版本的微软SharePoint服务器。
"网络威胁行为者将CVE-2025-49704和CVE-2025-49706漏洞串联(这个漏洞利用链被公开称为'ToolShell'),以获得对本地SharePoint服务器的未经授权访问,"该机构在报告公告中解释道。
CISA分析了六个文件,包括两个动态链接库(.DLL)文件、一个加密密钥窃取器和三个网络外壳程序。网络威胁行为者可以利用这些恶意软件窃取加密密钥,并执行Base64编码的PowerShell命令来获取主机系统指纹并外泄数据。
SharePoint服务器中的关键漏洞CVE-2025-53770被评为"严重"级别,CVSS评分为9.8分。该漏洞基于早期的"中等"严重程度漏洞CVE-2025-49706构建。微软以为已经在上个月修补了这个漏洞,但后来发现它作为零日漏洞被积极利用,攻击了一些知名目标。
该漏洞与其他漏洞链接形成了名为"Toolshell"的漏洞利用链,允许通过不可信数据反序列化进行远程代码执行。已知利用该漏洞的组织包括Linen Typhoon(又名Emissary Panda、APT27)、Violet Typhoon(又名Zirconium、Judgment Panda、APT31)和Storm-2603。
截至7月23日,受害者数量已超过400个,包括美国能源部(DOE)。美国能源部向《The Register》确认,其国家核安全管理局(NNSA)已因该漏洞遭到入侵,但声称"影响很小"。
攻击的时机让至少一名安全研究人员得出结论,认为该漏洞是在5月份作为Pwn2Own利用竞赛的一部分进行私下披露后被泄露的。趋势科技零日计划威胁感知负责人达斯汀·蔡尔兹上个月告诉我们:"这里某处发生了泄露。"
对于担心可能卷入所有这些SharePoint安全问题的用户,CISA的恶意软件分析报告可以提供一些保证。
除了CVE-2025-53770之外,该报告还涵盖了其他三个相关的SharePoint漏洞,这些漏洞用于形成"ToolShell"漏洞利用链,以及一个名为"SharpyShell"的"新型隐蔽网络外壳",它通过简单的GET请求提取和外泄加密秘密。最重要的是,报告附带了入侵指标和一套Sigma格式的检测规则,Sigma是用于检测和日志系统的跨供应商开源标准。
这些规则允许用户分析日志,寻找通过四个已知漏洞中任何一个进行利用的证据:CVE-2025-49704(CWE-94:代码注入);CVE-2025-49706(CWE-287:身份验证不当);CVE-2025-53770(CWE-502:可信数据反序列化);以及CVE-2025-53771(CWE-287:身份验证不当)。
但是,寻求实施这些规则的用户建议在部署前进行测试。CISA警告:"确保您的EDR/SIEM(端点检测与响应/安全信息与事件管理)实例有足够的内存来运行这些基于AND/OR条件的查询,这些查询可能比常规Sigma规则查询运行时间更长。"
完整报告以及入侵指标和Sigma规则可在CISA网站上获取。
Q&A
Q1:ToolShell攻击是什么?它如何影响SharePoint服务器?
A:ToolShell是一个漏洞利用链,网络威胁行为者将CVE-2025-49704和CVE-2025-49706漏洞串联,获得对本地SharePoint服务器的未经授权访问。攻击者可以利用这些恶意软件窃取加密密钥,执行PowerShell命令获取系统信息并外泄数据。
Q2:哪些组织使用了SharePoint漏洞进行攻击?
A:已知利用这些SharePoint漏洞的组织包括Linen Typhoon(又名Emissary Panda、APT27)、Violet Typhoon(又名Zirconium、Judgment Panda、APT31)和Storm-2603。这些都是知名的高级持续性威胁(APT)组织。
Q3:CISA发布的恶意软件分析报告包含什么内容?
A:CISA的报告分析了六个恶意文件,包括两个动态链接库文件、一个加密密钥窃取器和三个网络外壳程序。报告提供了入侵指标和Sigma格式的检测规则,帮助用户分析日志并检测四个相关漏洞的利用证据。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。