IOActive: "Умные сети" уязвимы для кибератак

IOActive: "Умные сети" уязвимы для кибератак

По оценкам отраслевых экспертов, к началу 2009 года во всем мире работало около 2 млн "умных сетей", которые управляли климатом в помещениях, освещением, подачей напряжения в различных промышленных системах.

Исследователи консалтинговой компании IOActive на протяжении прошлого года тестировали наиболее популярные образцы оборудования для создания "умных сетей" и пришли к выводу, что почти все они уязвимы для того или иного типа атак, а в их программной начинке содержатся уязвимости, позволяющие удаленным злоумышленникам контролировать сети.

Исполнительный директор IOActive заявил, что его команде даже удалось написать тестового сетевого червя, который оказался способен поразить более половины таких сетей, в том числе и сетей, отвечающих за подачу электроэнергии. Хотя многие "умные" устройства, взаимодействующие с сетями, делают это в беспроводном режиме и при помощи разнообразных пропиетарных протоколов, но и это оказалось вполне преодолимым барьером.

"Червь распространялся от устройства к устройству, правда единственной его задачей был вывод на LCD-экран устройств надписи "pwned" (на хакерском сленге pwned означает "устройство отключено")", - рассказывает Пеннелл.

В руках настоящих злоумышленников такая игрушка может стать более серьезным оружием и головной болью для владельца сети. Пеннелл говорит, что многие "умные" устройства поддерживают автономное и удаленное изменение режимов работы или даже полное отключение узлов. Очевидно, что при некоторой программерской сноровке и знании основ работы таких устройств можно создать червей и троянов, которые будут полностью руководить "умными сетями".

В IOActive заявили, что в предстоящий понедельник их эксперты будут представлять основные тезисы своего исследования в американском Министерстве энергетики, где намерены в будущем разворачивать "умные" энергетические сети, которые необходимы для экономии электроэнергии в масштабах городов или даже целых штатов.

В России пока таких сетей в городских масштабах нет, но в Москве есть несколько "умных" зданий. На сегодня большинство таких решений разворачиваются в США, Канаде, Австралии и Европе. Однако это лишь начало. По прогнозам аналитиков, в течение предстоящих двух лет количество "умных сетей" увеличится по крайней мере в пять раз. Крупнейший сбой подобных устройств произошел в 2003 году, когда сбой на ряде участков энергоснабжения вызвал каскадное отключение электричества в Канаде и на востоке США, тогда без электричества остались около 55 млн человек. 

Источник 

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