IOActive: "Умные сети" уязвимы для кибератак

IOActive: "Умные сети" уязвимы для кибератак

По оценкам отраслевых экспертов, к началу 2009 года во всем мире работало около 2 млн "умных сетей", которые управляли климатом в помещениях, освещением, подачей напряжения в различных промышленных системах.

Исследователи консалтинговой компании IOActive на протяжении прошлого года тестировали наиболее популярные образцы оборудования для создания "умных сетей" и пришли к выводу, что почти все они уязвимы для того или иного типа атак, а в их программной начинке содержатся уязвимости, позволяющие удаленным злоумышленникам контролировать сети.

Исполнительный директор IOActive заявил, что его команде даже удалось написать тестового сетевого червя, который оказался способен поразить более половины таких сетей, в том числе и сетей, отвечающих за подачу электроэнергии. Хотя многие "умные" устройства, взаимодействующие с сетями, делают это в беспроводном режиме и при помощи разнообразных пропиетарных протоколов, но и это оказалось вполне преодолимым барьером.

"Червь распространялся от устройства к устройству, правда единственной его задачей был вывод на LCD-экран устройств надписи "pwned" (на хакерском сленге pwned означает "устройство отключено")", - рассказывает Пеннелл.

В руках настоящих злоумышленников такая игрушка может стать более серьезным оружием и головной болью для владельца сети. Пеннелл говорит, что многие "умные" устройства поддерживают автономное и удаленное изменение режимов работы или даже полное отключение узлов. Очевидно, что при некоторой программерской сноровке и знании основ работы таких устройств можно создать червей и троянов, которые будут полностью руководить "умными сетями".

В IOActive заявили, что в предстоящий понедельник их эксперты будут представлять основные тезисы своего исследования в американском Министерстве энергетики, где намерены в будущем разворачивать "умные" энергетические сети, которые необходимы для экономии электроэнергии в масштабах городов или даже целых штатов.

В России пока таких сетей в городских масштабах нет, но в Москве есть несколько "умных" зданий. На сегодня большинство таких решений разворачиваются в США, Канаде, Австралии и Европе. Однако это лишь начало. По прогнозам аналитиков, в течение предстоящих двух лет количество "умных сетей" увеличится по крайней мере в пять раз. Крупнейший сбой подобных устройств произошел в 2003 году, когда сбой на ряде участков энергоснабжения вызвал каскадное отключение электричества в Канаде и на востоке США, тогда без электричества остались около 55 млн человек. 

Источник 

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

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в разработке программного обеспечения может негативно сказываться на качестве кода. Это связано с так называемыми «галлюцинациями» больших языковых моделей, риском утечек кода, а также с тем, что ИИ нередко воспроизводит уже существующие ошибки и уязвимости.

Влиянию генеративного ИИ на процессы разработки было посвящено выступление основателя компании CodeScoring Алексея Смирнова на конференции «День безопасной разработки», организованной Ассоциацией разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт».

Как отметил Алексей Смирнов, галлюцинации ИИ в контексте программирования чаще всего проявляются в рекомендациях использовать несуществующие библиотеки — таких случаев может быть до 20%. Причём ещё год назад эта проблема практически не наблюдалась.

По его мнению, этим недостатком могут воспользоваться злоумышленники, подсовывая разработчикам заведомо уязвимые или вредоносные компоненты. Особенно опасно то, что в 58% случаев галлюцинации ИИ повторяются — а значит, подобрать нужное название несуществующей библиотеки становится проще.

Смирнов также сообщил, что с появлением ИИ-ассистентов количество утечек кода увеличилось на 40%. Утечки данных, использованных для обучения нейросетей, в целом являются типичной проблемой. Например, в модели угроз, разработанной в Сбере, такая угроза считается одной из ключевых.

Кроме того, по данным CodeScoring, в каждом третьем случае ИИ-ассистенты воспроизводят уязвимости в коде. Таким образом, надежды на то, что генеративные инструменты смогут автоматически находить и устранять уязвимости, не оправдались. Более того, как подчеркнул Алексей Смирнов, накопленный опыт показывает, что применение генеративного ИИ затрудняет работу статических анализаторов кода.

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