ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

ЛК помогла закрыть серьезную уязвимость в оборудовании для энергосистем

«Лаборатория Касперского» обнаружила уязвимость в терминале релейной защиты Siemens SIPROTEC 4 — устройстве, широко используемом во всех областях энергетики для защиты сети от коротких замыканий и критических нагрузок. Соответствующая информация была передана производителю, и в настоящее время брешь уже устранена.

Уязвимость была выявлена Павлом Топорковым, ведущим экспертом «Лаборатории Касперского» по безопасности приложений, во время анализа защищенности одного из объектов критической инфраструктуры. Брешь, находившаяся в сетевом модуле устройства, позволяла удаленно прочитать некоторое содержимое памяти, то есть собрать важную информацию для дальнейших атак.

Компания Siemens выпустила инструкцию, описывающую, как минимизировать последствия уязвимости CVE-2016-4785 и установить обновления. «Лаборатория Касперского» настоятельно рекомендует обратить внимание на этот документ специалистам по безопасности, работающим в организациях, где применяется такое оборудование.

«Поиск подобных уязвимостей не является нашей основной задачей, но при проведении анализа защищенности IT-инфраструктуры предприятия мы практически всегда находим ту или иную проблему безопасности. Конечный пользователь уязвимых продуктов обычно не знает об их слабых местах и поэтому почти всегда подвержен риску атаки, даже если в остальном IT-инфраструктура хорошо организована и защищена. Вот почему мы считаем необходимым сообщать о каждой уязвимости, которую находим. Мы благодарны центру экстренного реагирования на киберугрозы промышленных систем ICS-CERT и компании Siemens за скоординированное и быстрое исправление уязвимости», — рассказывает Сергей Гордейчик, заместитель директора по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского».

За последние 12 месяцев эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили и помогли устранить более 20 уязвимостей в разных аппаратных и программных продуктах — от бытовых приборов до промышленных систем управления и систем управления автомобильным и железнодорожным транспортом.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru