Digital Security обнаружили 29 уязвимостей в компонентах АСУ ТП

Digital Security обнаружили 29 уязвимостей в компонентах АСУ ТП

В ходе анализа 114 компонентов для 752 различных устройств, поддерживающих низкоуровневый протокол HART, было обнаружено 29 уязвимостей в компонентах порядка 500 устройств. Среди уязвимостей: отказ в доступе, выполнение произвольного кода, отказ в обслуживании, состояние гонки, инъекция XML и др. Из данного списка особенно опасны выполнение произвольного кода и XML-инъекция.

Посредством первой уязвимости злоумышленник может захватить контроль над приложением FDT Frame (например, PAS, DCS, SCADA, HMI или MES) и, таким образом, возможность получать данные, настраивать и даже отключать любые устройства в иерархии FDT/DTM. Инъекция XML-кода может помочь злоумышленнику в развитии атаки на другие системы, в том числе и на системы верхних уровней, например, ERP.

Целью данной работы было показать, насколько плохо или хорошо защищены инфраструктуры на базе спецификации FDT/DTM, выявить архитектурные слабости спецификации и определить спектр возможных уязвимостей в DTM-компонентах. Были проанализированы компоненты следующих производителей: ABB, Endress+Hauser, Emerson, Schneider Electric, Vega,Honeywell и др. В ходе исследования был проведен фаззинг компонентов при помощи специально разработанных программных и аппаратных средств. В итоге фаззинга мы обнаружили, что уязвимы 29 компонентов (из 114). Это примерно 25%, но если посмотреть на статистику по разным типам устройств, то она выглядит намного мрачнее: 501 (из 752) устройство имеет уязвимые DTM-компоненты.

Комментирует Александр Большев, ведущий исследователь, руководитель группы аудита АСУ ТП, Digital Security: «Если в вашей инфраструктуре существует хотя бы один уязвимый DTM-компонент, то для эксплуатации вышеуказанных уязвимостей потенциальному злоумышленнику достаточно возможности подключения к любой точке иерархии АСУ ТП между компонентом и устройством. Это может быть атака на протоколы внутри токовой петли, MiTM на Ethernet между DCS или PAS и шлюзом на нижние уровни, атаки на другие межпротокольные шлюзы; главное - получить возможность изменения или подделки пакета на пути от полевого устройства к уязвимому компоненту».

Полученные результаты свидетельствуют о невысоком качестве защищенности инфраструктур, основанных на спецификации FDT/DTM. Вместе с тем, все эти атаки возможны не только из-за недостатков DTM, но и из-за слабой архитектуры АСУ ТП в целом. По мнению экспертов Digital Security, подход к многоуровневым сетям АСУ ТП нуждается в полной переработке. Иначе уязвимости такого рода будут возникать снова и снова.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru