Исследователь Digital Security представил методы подмены прошивки промышленных коммутаторов

Исследователь Digital Security представил методы подмены прошивки промышленных коммутаторов

Александр Ермолов, исследователь безопасности компании Digital Security, специализирующейся на анализе защищенности систем, представил исследование «Модификация прошивок промышленных свитчей», в котором были описаны методы подмены прошивки промышленных коммутаторов Hirschmann и Phoenix Contact.

Эти устройства широко распространены на отечественном рынке – их доля составляет примерно 75% от всех девайсов такого класса, используемых в России. Основные сферы применения промышленных коммутаторов Hirschmann и Phoenix Contact: гидроэнергетика, нефтедобывающая и нефтеперерабатывающая промышленность, транспортная отрасль, морские суда, энергетика.

Шина передачи данных является «сердцем» любой современной инфраструктуры АСУ ТП. Основные элементы шины, базирующейся на технологиях Ethernet, - промышленные коммутаторы. Безопасности этих устройств до сих пор не уделяется достаточного внимания, несмотря на их критическое значение. Используя различные уязвимости и слабости конфигурации «по умолчанию» данных коммутаторов, возможно реализовать ряд атак на инфраструктуру АСУ ТП. Исследователь показал, как подменить прошивку и захватить управление коммутатором. Компрометация такого устройства позволяет получить практически безграничные возможности контроля над технологическим процессом: можно вмешиваться и менять данные внутри различных соединений между ПЛК и SCADA, между шлюзами и ПЛК, подделывать данные, передаваемые на HMI и в системы журналирования и т. п. 

Также исследователь показал, что все рассматриваемое им оборудование (Hirschmann, Phoenix Contact) подвержено перманентному внедрению вредоносного кода в прошивку устройства или его загрузчик. В связи с этим, любое устройство такого класса можно снабдить трояном еще на этапе транспортировки третьими лицами, и в дальнейшем вызвать инцидент на промышленном объекте в заданное время. К сожалению, практически все оборудование такого класса сейчас закупается за рубежом, а потому требует тщательной проверки перед началом эксплуатации на производстве.  

Все перечисленные действия, произведенные злоумышленником в системе, могут привести к серьезным последствиям. Операторы потеряют контроль над реальным состоянием технологического процесса и, как результат, может произойти остановка процесса или авария, которые способны повлечь за собой финансовые потери и человеческие жертвы.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru