Целевые атаки на промышленные предприятия выросли на 40 %

Целевые атаки на промышленные предприятия выросли на 40 %

Целевые атаки на промышленные предприятия выросли на 40 %

По данным исследования «Лаборатории Касперского», в 2017 году одной из самых быстрорастущих угроз для промышленности стали целевые атаки. За 12 месяцев с ними столкнулись 28 % индустриальных предприятий в мире — в 2016 году их было всего 20 %. В России показатель 2017 года был чуть меньше – 22 %, однако динамичный рост наблюдается и здесь. Эти цифры подтверждают прогнозы экспертов Kaspersky Lab ICS CERT о том, что в 2018 году появится и получит распространение вредоносное ПО, эксплуатирующее уязвимости в компонентах систем автоматизации.

Киберпреступные группировки уделяют все больше внимания промышленному сектору, однако сами компании далеко не всегда понимают, как им противостоять. Так, каждое второе промышленное предприятие (48 %) заявило, что обладает недостаточными знаниями об угрозах, с которыми сталкивается их бизнес. При этом почти все опрошенные (87 %) признались, что за год столкнулись как минимум с одним сложным киберинцидентом. Неудивительно, что каждая третья компания (34 %) тратит на обнаружение атаки несколько дней, а каждая пятая (20 %) — до нескольких недель.

Сами промышленные компании хорошо осознают необходимость качественной защиты от киберугроз. 62 % опрошенных убеждены в необходимости использования более сложного защитного ПО. Однако только лишь программных средств недостаточно: почти половина (49 %) респондентов заявили, что их сотрудники не соблюдают политику кибербезопасности. Этот показатель на 6% больше, чем в других секторах. Учитывая, что любая ошибка сотрудника промышленной компании способна привести к нарушению ее стабильной работы, обучение навыкам кибербезопасности становится обязательным условием эффективной защиты.

«Кибератаки на промышленные системы управления становятся бесспорной угрозой номер один, так как имеют непосредственное влияние на непрерывность бизнеса и дорогостоящие основные активы производственной компании. Однако есть и положительный момент: большинство игроков на этом рынке знают, какие угрозы сейчас выходят на первый план и будут актуальны в ближайшем будущем. Именно поэтому крайне важно внедрять комплексные решения, разработанные специально для защиты автоматизированных промышленных сред. Они обладают высокой гибкостью и настраиваются в соответствии с технологическими процессами каждой организации», — подчеркнул Андрей Суворов, директор по развитию бизнеса безопасности критической инфраструктуры «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru