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».

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru