Как обнаружить хакера на этапе дампа учетных данных в Windows?
Одна из самых часто используемых техник при атаках — получение учетных данных из операционной системы. В этом можно убедиться, читая аналитические отчеты различных компаний: техника T1003 OS Credential Dumping в подавляющем большинстве случаев входит в ТОП-5. После проникновения в систему злоумышленникам необходимы учетки для перемещения по сети и доступа к конфиденциальной информации, а данная техника направлена на извлечение локальных и доменных учетных записей из системных файлов, реестра и памяти процессов.
В этой статье мы акцентируем внимание на своевременном выявлении подозрительной активности с помощью мониторинга ИБ и расскажем, как на основе событий штатной подсистемы аудита ОС обнаружить, что пытаются сдампить учетные данные в Windows. Логика детектирования будет представлена в общем виде по полям событий, а также в виде псевдокода, который можно адаптировать под синтаксис любой системы мониторинга. Ну и для возможности тестирования правил корреляции будут приведены краткая справка по атакам и способы их реализации.
Рассмотрим покрытие таких подтехник, как:
· дамп процесса lsass.exe;
· кража данных из базы SAM;
· дамп базы NTDS;
· извлечение секретов LSA;
· получение кэшированных данных;
· атака DCSync.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- [Перевод] Localhost-атака: как Meta и Яндекс отслеживали пользователей Android через localhost
- Рейтинг Рунета выпустил 34 рейтинга digital-подрядчиков
- Новые атаки GOFFEE: разбор Kill Chain и анализ вредоносного ПО
- Взломают или нет? Оцениваем риски вашей информационной системы и моделируем угрозы
- Один на один с Rust
- Крах Builder.ai: как «революционный ИИ-стартап» оказался скамом из сотен программистов из Индии
- Compass Мессенджер: История Питера Тиля: путь от адвоката до сооснователя PayPal и инвестора, который заработал $1 млрд на Facebook*
- Как торговые сети ищут людей на смены через цифровые платформы и сколько им платят
- Управление уязвимостями: практический гайд по защите инфраструктуры
- Trust & Safety AI Meetup — как это было?