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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru