ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

«Лаборатория Касперского» обнаружила уязвимость в терминале релейной защиты Siemens SIPROTEC 4 — устройстве, широко используемом во всех областях энергетики для защиты сети от коротких замыканий и критических нагрузок. Соответствующая информация была передана производителю, и в настоящее время брешь уже устранена.

Уязвимость была выявлена Павлом Топорковым, ведущим экспертом «Лаборатории Касперского» по безопасности приложений, во время анализа защищенности одного из объектов критической инфраструктуры. Брешь, находившаяся в сетевом модуле устройства, позволяла удаленно прочитать некоторое содержимое памяти, то есть собрать важную информацию для дальнейших атак.

Компания Siemens выпустила инструкцию, описывающую, как минимизировать последствия уязвимости CVE-2016-4785 и установить обновления. «Лаборатория Касперского» настоятельно рекомендует обратить внимание на этот документ специалистам по безопасности, работающим в организациях, где применяется такое оборудование.

«Поиск подобных уязвимостей не является нашей основной задачей, но при проведении анализа защищенности IT-инфраструктуры предприятия мы практически всегда находим ту или иную проблему безопасности. Конечный пользователь уязвимых продуктов обычно не знает об их слабых местах и поэтому почти всегда подвержен риску атаки, даже если в остальном IT-инфраструктура хорошо организована и защищена. Вот почему мы считаем необходимым сообщать о каждой уязвимости, которую находим. Мы благодарны центру экстренного реагирования на киберугрозы промышленных систем ICS-CERT и компании Siemens за скоординированное и быстрое исправление уязвимости», — рассказывает Сергей Гордейчик, заместитель директора по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского».

За последние 12 месяцев эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили и помогли устранить более 20 уязвимостей в разных аппаратных и программных продуктах — от бытовых приборов до промышленных систем управления и систем управления автомобильным и железнодорожным транспортом.

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