Уязвимости в мобильных клиентах для АСУ ТП позволяют атаковать предприятия

Уязвимости в мобильных клиентах для АСУ ТП позволяют атаковать предприятия

Компания Digital Security, представляет результаты своего нового исследования, посвященного безопасности мобильных клиентов для АСУ ТП. Эксперты Иван Юшкевич и Александр Большев проанализировали 20 приложений для Android, так или иначе взаимодействующих с инфраструктурой крупных предприятий.

Включая решения для управления PLC, OPC- и MES-клиенты, клиенты для удаленного управления SCADA (системой диспетчерского контроля и сбора данных). Защищенность платформ была оценена с точки зрения OWASP Top 10 Mobile Risks, также были включены проверки на DoS и защищенность интерфейса паролем. Оказалось, что каждое приложение данного класса содержит определенные слабости и проблемы безопасности, включая критические. 

В мобильных клиентах для АСУ ТП таких известных производителей, как Siemens, GE, Schnieder Electric, Movicon, Autobase и др., доступных, в том числе, через магазин Google Play, было обнаружено 50 уязвимостей. Большинство из них – логические и архитектурные, и эксплуатировать их достаточно просто. Среди обнаруженных уязвимостей: незащищенные или недостаточно защищенные методы передачи и хранения данных (в том числе, некорректное использование SSL или «самодельные» криптоалгоритмы), удаленная атака на отказ в доступе на клиент и сервер, SQL-инъекции, использование недоверенных входных данных в качестве параметров настройки техпроцесса и др. Особую тревогу вызывает тот факт, что в приложениях удаленного доступа было найдено больше уязвимостей и слабостей, чем в клиентах для работы внутри безопасного периметра. Это недопустимо для решений, работающих через незащищенные каналы связи.

Эксплуатация перечисленных проблем ИБ потенциально позволяет реализовать ряд опасных атак как на приложение, так и на оператора. В последнем случае, реально создать ложное представление о текущем состоянии технологического процесса, что может привести к принятию неверных решений с тяжелыми последствиями для предприятия.

Целью исследователей в рамках данной работы было не только найти ошибки безопасности в мобильных приложениях для АСУ ТП, но и попытаться экстраполировать риски компрометации этих приложений на риски компрометации всей инфраструктуры АСУ ТП. Этот подход отличается от привычного взгляда на оценку безопасности мобильных приложений: уязвимости с традиционно низким уровнем опасности могут подвергнуть АСУ ТП огромному риску, а уязвимости, которые обычно считаются критичными угрозами, наоборот, бывают опасны для АСУ ТП с очень низкой вероятностью.

Резюмируя выводы, можно сказать, что ситуация в области защищенности мобильных клиентов для АСУ ТП довольно тяжелая. Качество кода в таких решениях очень низкое, встречаются поистине курьезные ошибки и уязвимости. Возможно, это связано с тем, что область АСУ ТП очень специфична, и разработчики мобильных решений просто не отдают себе отчета в происходящем. Однако, такое положение дел недопустимо для сферы критически важных объектов. И чем скорее специалисты осознают уровень опасности, тем лучше.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru