Бэкдор позволяет получить доступ к системам АЗС

Бэкдор позволяет получить доступ к системам АЗС

Бэкдор позволяет получить доступ к системам АЗС

Исследователи обнаружили уязвимость в оборудовании АЗС, позволившую им отключить топливные насосы, перехватить платежи с помощью, а также украсть номера карт.

Брешь была открыта Идо Наором, старшим исследователем безопасности в «Лаборатории Касперского», и Амихайем Нейдерманом, бывшим сотрудником Azimuth. По словам этих двух специалистов, данная уязвимость позволяет также изменить цены и даже украсть бензин.

Проблема кроется в системе, принадлежащей израильской компании Orpak Systems, которая разрабатывает программное обеспечение для управления топливом. Системы этой компании используются коммерческими АЗС в Израиле, а также военными и крупными корпорациями для отслеживания потребления топлива.

«Если у вас есть сеть заправочных станций, менеджеры, используя язвимое программное обеспечение, могут входить в различные топливные насосы и видеть, сколько топлива они используют, обновлять цены и мониторить, сколько денег каждый насос зарабатывает каждый день, месяц, неделю», — говорит в интервью господин Нейдерман.

Но легкий доступ к системе предполагает наличие лазейки для преступников. Используя поисковую систему Shodan, которая находит подключенные к интернету устройства и системы, исследователи смогли найти несколько тысяч уязвимых АЗС в сети.

Более того, экспертам удалось обнаружить руководство пользователя на веб-сайте Orpak, в котором обозначен пароль по умолчанию. Таким образом, специалисты провели эксперимент на одной из АЗС, расположенной в Испании. Используя учетные данные по умолчанию, исследователи смогли загрузить всю файловую систему и проанализировать код Orpak.

Основной проблемой эксперты называют наличие бэкдора в исходном коде Orpak — жестко запрограммированные имя пользователя и пароль. Это может позволить злоумышленнику получить доступ к любой автозаправочной станции, использующей эту программу.

Напомним, что недавно мы писали о вредоносной программе, не доливающей бензин на российских автозаправках.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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