Кибератаки фиксируются на почти 40% компьютеров АСУ

Кибератаки фиксируются на почти 40% компьютеров АСУ

Кибератаки фиксируются на почти 40% компьютеров АСУ

В первой половине 2017 года «Лаборатория Касперского» зафиксировала и предотвратила заражение на 37.6% компьютеров, относящихся к технологической инфраструктуре организаций. По сравнению со вторым полугодием 2016 года этот показатель снизился на 1.6 п.п.

В России процент компьютеров автоматизированных систем управления (АСУ), столкнувшихся с кибератаками, оказался несколько выше и составил 42.9%, что на 0.5 п.п. выше прошлогоднего показателя. Наиболее неблагоприятная ситуация наблюдается во Вьетнаме, Алжире и Марокко – в этих странах доля атакованных систем доходила до 71%. 

Такие данные были представлены специалистами ICS CERT «Лаборатории Касперского» на V международной конференции «Промышленная кибербезопасность: на страже технического прогресса» в Санкт-Петербурге. Около трети от общего числа атакованных компьютеров пришлось на долю производственных компаний (31%).

 

Распределение атакованных компьютеров автоматизированных систем управления (АСУ) по индустриям, весь мир, первое полугодие 2017 

Распределение атакованных компьютеров автоматизированных систем управления (АСУ) по индустриям, весь мир, первое полугодие 2017

 

Интернет остается основным источником заражения компьютеров технологической инфраструктуры организаций. Загрузка вредоносного ПО из всемирной сети и доступ к известным вредоносным и фишинговым веб-ресурсам в первом полугодии 2017 года были заблокированы на 20,4% компьютеров АСУ в мире. В России – на 25%. Столь высокие показатели обусловлены интеграцией корпоративной и технологической сетей, возможностью ограниченного доступа к Интернету из технологической сети, в том числе через сети мобильных операторов. 

В подавляющем большинстве случаев попытки заражения компьютеров технологической инфраструктуры организаций носят случайный характер. Именно поэтому обнаруженное специалистами ICS CERT «Лаборатории Касперского» вредоносное ПО чаще всего не содержит функций, специфичных для атак на системы промышленной автоматизации. Однако даже случайные заражения могут приводить к весьма серьезным последствиям: доказательство тому – эпидемия шифровальщика WannaCry и атаки ExPetr.

По данным ICS CERT «Лаборатории Касперского», в первой половине этого года шифровальщики атаковали по меньшей мере 0,5% компьютеров технологической инфраструктуры организаций. В России этот показатель снова оказался выше (0,8%), а сама страна вошла в первую десятку рейтинга государств, где компьютеры АСУ в наибольшей степени были подвержены атакам программ-шифровальщиков. Первые места в этом списке заняли Украина (1,33%), Малайзия (1,31%) и Дания (1,12%). Наибольший ущерб промышленным компаниям нанес нашумевший WannaCry – на его долю пришлось более 13% от всех атакованных шифровальщиками компьютеров технологической инфраструктуры организаций. Жертвами оказались компании, занимающиеся различными видами производства, нефтеперерабатывающие заводы, объекты городской инфраструктуры и энергосети. Среди атакованных другим нашумевшим шифровальщиком ExPetr предприятий по меньшей мере 50% заняты в производстве и нефтегазовой промышленности.  

«События первого полугодия 2017 года показали, насколько слабо защищены промышленные системы автоматизации: множество организаций пострадало вследствие случайных заражений и атак, изначально нацеленных на домашних пользователей и офисные сети. В этом смысле показательны атаки шифровальщиков WannaCry и ExPetr. Они привели к массовым остановкам технологических процессов на промышленных предприятиях по всему миру, сбоям логистики, вынужденным перерывам в работе медицинских учреждений. Боюсь, что результаты таких атак могут спровоцировать злоумышленников на дальнейшие действия. Мы уже опоздали со своевременным принятием защитных мер. Похоже, нам всем в ближайшие годы придется заниматься «тушением пожаров». Очень хочется верить, что только в переносном смысле этих слов», – подчеркивает Евгений Гончаров, руководитель ICS CERT «Лаборатории Касперского».

Для защиты от киберинцидентов специалистам по информационной безопасности важно знать актуальный ландшафт угроз, наиболее эффективные методы обеспечения защиты и оценивать возможные риски. А сотрудникам предприятия важно знать о потенциальных опасностях и соблюдать все необходимые меры предосторожности.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru