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.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru