PT ICS обрела возможность выявлять SCADA-зловредов и атаки на ПЛК Siemens

PT ICS обрела возможность выявлять SCADA-зловредов и атаки на ПЛК Siemens

PT ICS обрела возможность выявлять SCADA-зловредов и атаки на ПЛК Siemens

Платформа для защиты промышленности от киберугроз PT Industrial Cybersecurity Suite (PT ICS) получила первый пакет экспертизы для выявления атак на АСУ на базе ПЛК Siemens Simatic S7. В пакет, доступный клиентам Positive Technologies в рамках лицензии для защиты индустриального сегмента, также включены правила, позволяющие обнаружить вредоносные программы, заточенные под АСУ ТП, — в том числе неизвестные.

В I квартале промышленные предприятия, по данным ИБ-компании, заняли третье место среди наиболее атакуемых российских учреждений, обогнав СМИ, сферу услуг, ИТ, науку и образование. Тенденция сохраняется уже несколько лет; в связи с этим остро встал вопрос об обеспечении комплексной защиты инфраструктуры промышленных компаний.

Таким решением является платформа PT ICS, объединяющая ключевые продукты Positive Technologies. Инструменты, хорошо известные корпоративным клиентам компании, дополнены возможностями по выявлению угроз, специфичных для АСУ ТП.

Представленный пакет экспертизы PT ICS содержит 24 правила корреляции для MaxPatrol SIEM, которые позволяют обнаружить атаки на АСУ, полагающиеся на ПЛК Siemens семейства Simatic S7. В частности, они помогают выявить действия злоумышленников в среде разработки Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal), Simatic Step 7 и SCADA-системах Simatic WinCC.

В итоге MaxPatrol SIEM в составе PT ICS обрел возможность отслеживать события, грозящие нарушением технологического процесса — например, такие:

  • изменение параметров сети в ПЛК,
  • изменения в системном каталоге TIA Portal,
  • удаленное управление рабочей или инженерной станцией (сервером).

Новую экспертизу получил и PT Sandbox: он теперь умеет динамически выявлять использование инструментов Energetic Bear, Industroyer, Industroyer2, Triton и других вредоносных программ, взаимодействующих с контроллерами. Продукт также проводит поведенческий анализ образцов, обнаруженных в файлах и ссылках из почты, трафика, общих сетевых папок и конечных узлов АСУ ТП, и по специфической активности определяет зловредов, нацеленных на компоненты SCADA.

Кроме того, новые правила детектирования PT Sandbox помогают статически выявлять попытки сканирования портов, используемых промышленными ПЛК более 50 зарубежных и отечественных вендоров, в том чсиле CIP, ELCOM, IOSYS, Modbus и PhoenixHW. Подобная активность может свидетельствовать о поиске ПЛК и SCADA-систем, пригодных для атаки.

«Расширив существующие лицензии для поддержки промышленного сегмента, специалисты по ИБ продолжат работать со знакомыми и понятными инструментами, дополненными технологической экспертизой, — комментирует Роман Краснов, руководитель направления кибербезопасности промышленных предприятий в Positive Technologies. — Это позволит компаниям снизить затраты на внедрение новых систем кибербезопасности и интеграцию сторонних решений, а также повысить эффективность работы служб ИБ».

По словам эксперта, функциональность PT ICS будет и впредь совершенствоваться за счет новых возможностей и агентов. Таким образом, индустриальные компании смогут на одной платформе и в едином продуктовом портфеле построить SOC, равнозначно работающий как с корпоративной, так и технологической инфраструктурой.

Согласно пресс-релизу, следующие пакеты экспертизы PT ICS будут сформированы для таких компонентов, как MaxPatrol VM, MaxPatrol SIEM, PT ISIM и PT XDR.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru