В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

Специалисты по кибербезопасности раскрыли подробности около 15 уязвимостей в системе управления локальной сетью (NMS) Siemens SINEC. Некоторые из этих багов можно связать для удалённого выполнения кода в затронутых системах.

О проблемах в безопасности рассказали эксперты компании Claroty, специализирующейся на безопасности предприятий промышленной сферы. В отчёте исследователи сообщают следующее:

«Выявленные уязвимости в случае грамотной эксплуатации представляют проблему для устройств Siemens. Условный атакующий может вызвать DoS, извлечь учётные данные и даже выполнить код удалённо».

Бреши получили диапазон идентификаторов с CVE-2021-33722 по CVE-2021-33736. В настоящее время уже доступен патч, который вышел с версией V1.0 SP2 Update 1. Сам техногигант комментирует следующим образом:

«Самая опасная из вывяленных уязвимостей позволяет удалённому злоумышленнику, прошедшему аутентификацию, выполнить код с правами системы».

 

Речь идёт о CVE-2021-33723, получившей 8,8 балла по шкале CVSS и позволяющей повысить свои права до уровня администратора. Оказалось, что эту дыру можно связать с CVE-2021-33722 (7,2 балла по CVSS, обход пути) для выполнения вредоносного кода.

Ещё один баг, заслуживающий внимания, — CVE-2021-33729 (8,8 балла по CVSS). Он также позволяет выполнить произвольные команды в локальной базе данных.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru