Digital Security обнаружила опасные уязвимости в PAS-системе FieldCare

Digital Security обнаружила опасные уязвимости в PAS-системе FieldCare

Исследователи компании Digital Security, предоставляющей консалтинговые услуги в области ИБ, обнаружили несколько опасных уязвимостей в ПО Endress&Hauser FieldCare. Уязвимости были найдены в ходе масштабного исследования в области безопасности АСУ ТП, результаты которого были представлены на конференции BlackHat USA 2014, а также на ICS Village конференции DEF CON 22, сообщили CNews в Digital Security.

По словам исследователей, эти уязвимости могут обеспечить успешную реализацию SSRF- и XSS-атак, а при определенных условиях — и атак на внешние сущности XML, а также привести к удаленному выполнению произвольного кода. Эксперты Digital Security продемонстрировали на конференциях, как при помощи атаки на FieldCare через инъекцию пакетов в токовую петлю достигалось выполнение произвольных команд ОС на интегрированной с FieldCare ERP-системой (SAP), сообщает safe.cnews.ru.

ПО FieldCare является PAS (Plant Asset Management software) — системой управления активами производства. Решения такого рода предназначены для конфигурации, управления и мониторинга устройств нижних уровней инфраструктур АСУ ТП, включая интеллектуальные трансмиттеры, актуаторы, промышленные контроллеры, межпротокольные шлюзы и т.п.

Уязвимости были обнаружены в библиотеках FieldCare, отвечающих за взаимодействие с протоколом HART. Недостаточная фильтрация символов параметра long tag протокола HART позволила экспертам Digital Security провести атаку SSRF, а также атаку XSS на компонент Condition Monitoring, имеющий веб-интерфейс. Кроме того, выяснилось, что из-за некорректной обработки длины параметра long tag возможно проводить инъекции XML- и JavaScript-кода длиной до 240 байт. Наличие интеграции FieldCare с SAP (и другими ERP-системами) повышает потенциальный ущерб от реализации атаки SSRF.

Кроме того, при отсутствии обновлений XML-библиотек ОС с установленной системой FieldCare за счет наличия указанной уязвимости может быть подвергнута атакам XXE (внешние сущности XML), позволяющим читать произвольные файлы на сервере с FieldCare, а также удаленному выполнению произвольного кода, указали в Digital Security. 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru