Уязвимости в мобильных клиентах для АСУ ТП позволяют атаковать предприятия

Уязвимости в мобильных клиентах для АСУ ТП позволяют атаковать предприятия

Компания Digital Security, представляет результаты своего нового исследования, посвященного безопасности мобильных клиентов для АСУ ТП. Эксперты Иван Юшкевич и Александр Большев проанализировали 20 приложений для Android, так или иначе взаимодействующих с инфраструктурой крупных предприятий.

Включая решения для управления PLC, OPC- и MES-клиенты, клиенты для удаленного управления SCADA (системой диспетчерского контроля и сбора данных). Защищенность платформ была оценена с точки зрения OWASP Top 10 Mobile Risks, также были включены проверки на DoS и защищенность интерфейса паролем. Оказалось, что каждое приложение данного класса содержит определенные слабости и проблемы безопасности, включая критические. 

В мобильных клиентах для АСУ ТП таких известных производителей, как Siemens, GE, Schnieder Electric, Movicon, Autobase и др., доступных, в том числе, через магазин Google Play, было обнаружено 50 уязвимостей. Большинство из них – логические и архитектурные, и эксплуатировать их достаточно просто. Среди обнаруженных уязвимостей: незащищенные или недостаточно защищенные методы передачи и хранения данных (в том числе, некорректное использование SSL или «самодельные» криптоалгоритмы), удаленная атака на отказ в доступе на клиент и сервер, SQL-инъекции, использование недоверенных входных данных в качестве параметров настройки техпроцесса и др. Особую тревогу вызывает тот факт, что в приложениях удаленного доступа было найдено больше уязвимостей и слабостей, чем в клиентах для работы внутри безопасного периметра. Это недопустимо для решений, работающих через незащищенные каналы связи.

Эксплуатация перечисленных проблем ИБ потенциально позволяет реализовать ряд опасных атак как на приложение, так и на оператора. В последнем случае, реально создать ложное представление о текущем состоянии технологического процесса, что может привести к принятию неверных решений с тяжелыми последствиями для предприятия.

Целью исследователей в рамках данной работы было не только найти ошибки безопасности в мобильных приложениях для АСУ ТП, но и попытаться экстраполировать риски компрометации этих приложений на риски компрометации всей инфраструктуры АСУ ТП. Этот подход отличается от привычного взгляда на оценку безопасности мобильных приложений: уязвимости с традиционно низким уровнем опасности могут подвергнуть АСУ ТП огромному риску, а уязвимости, которые обычно считаются критичными угрозами, наоборот, бывают опасны для АСУ ТП с очень низкой вероятностью.

Резюмируя выводы, можно сказать, что ситуация в области защищенности мобильных клиентов для АСУ ТП довольно тяжелая. Качество кода в таких решениях очень низкое, встречаются поистине курьезные ошибки и уязвимости. Возможно, это связано с тем, что область АСУ ТП очень специфична, и разработчики мобильных решений просто не отдают себе отчета в происходящем. Однако, такое положение дел недопустимо для сферы критически важных объектов. И чем скорее специалисты осознают уровень опасности, тем лучше.

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