Inductive Automation обновления, закрывающие уязвимости в продукте Ignition

Inductive Automation обновления, закрывающие уязвимости в продукте Ignition

Проблемы безопасности были обнаружены экспертами Positive Technologies во время анализа защищенности АСУ ТП. В исследовании участвовали Евгений Дружинин, Алексей Осипов и Илья Карпов. Кроссплатформенный инструмент Ignition используется для автоматизации систем управления производственными процессами химических заводов, электростанций и других критически важных объектов.

Среди найденных исследователями уязвимостей: возможность обхода механизма защиты от подбора паролей к учетным записям, «неубиваемые» после выхода пользователя из системы сессии, хранение аутентификационных данных сервера OPC в незашифрованном виде, а также отображение конфиденциальной информации в сообщениях об ошибке. Вдобавок была обнаружена проблема безопасности, которая позволяет изменять JNLP-файлы и заставляет пользователей загружать произвольные Java-апплеты.

Уязвимостям подвержена платформа Inductive Automation Ignition 7.7.3 и более ранние версии. Пользователям рекомендуется установить последнюю версию приложения.

Positive Technologies регулярно проводит анализ защищенности продуктов, используемых в различных АСУ ТП. Компания сотрудничает с такими производителями систем управления, как Honeywell, Siemens, Schneider Electric и Invensys. В 2012 году специалисты PT представили масштабное исследование «Безопасность промышленных систем в цифрах». В 2013 году в лаборатории Positive Technologies был создан стенд Choo Choo Pwn: модель игровой железной дороги, все элементы которой — поезда, шлагбаумы, светофоры — контролируются с помощью АСУ ТП, собранной на основе трех SCADA-систем. Эксперты компании проводят тематические вебинары и выступают на ведущих международных конференциях по информационной безопасности.

Все необходимые проверки на наличие недостатков безопасности, выявленных в программном обеспечении Inductive Automation Ignition добавлены в базу знаний системы контроля защищенности и соответствия стандартам MaxPatrol. Часть этих проблем безопасности обнаруживается эвристическими механизмами MaxPatrol и без обновления базы знаний.

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