Kaspersky помогла устранить бреши фреймворка для промышленных устройств

Kaspersky помогла устранить бреши фреймворка для промышленных устройств

Kaspersky помогла устранить бреши фреймворка для промышленных устройств

Эксперты Kaspersky ICS CERT обнаружили ряд уязвимостей в CODESYS Runtime — фреймворке для создания промышленных устройств и выполнения программ автоматизированного управления. CODESYS Runtime адаптирован более чем для 350 устройств различных типов и от различных вендоров. Некоторые из этих устройств используются в производственном, энергетическом секторах, инфраструктуре умных городов, транспорте и многих других критически важных сферах. «Лаборатория Касперского» сообщила разработчику об уязвимостях сразу после их обнаружения, и к настоящему моменту компания CODESYS полностью их устранила.

Эксплуатация уязвимостей, найденных «Лабораторией Касперского», могла позволить злоумышленникам незаметно для операторов и инженеров подменять данные команд управления и телеметрии, получать полный контроль над устройствами со средой исполнения CODESYS Runtime и, соответственно, влиять на технологический процесс и работу оборудования. Более того, они потенциально могли получить доступ к данным аутентификации и прочей конфиденциальной информации, в том числе интеллектуальной собственности предприятия и коммерческой тайне, например данным о реальных технических возможностях производства, состоянии оборудования, новых продуктах и т.п.

«Уязвимости, которые мы обнаружили, предоставляли злоумышленникам широкие возможности для совершения атаки, и, поскольку данный фреймворк весьма распространён, мы благодарны его производителю за быструю реакцию и исправление уязвимостей. Нам приятно осознавать, что наши исследования помогают усложнять жизнь злоумышленникам. Однако многие из этих уязвимостей могли быть обнаружены раньше, если бы сообщество экспертов по безопасности было вовлечено в разработку протокола сетевых коммуникаций на ранних стадиях. Мы считаем, что сотрудничество с сообществом экспертов по безопасности должно стать обычной практикой для разработчиков важных компонентов для промышленных систем, тем более что не за горами четвёртая промышленная революция, которая в большинстве своём основывается на современных технологиях автоматизации», — комментирует Александр Ночвай, исследователь Kaspersky ICS CERT.

«Мы в CODESYS Group серьёзно относимся к безопасности выпускаемых нами продуктов и поэтому высоко ценим результаты всестороннего исследования «Лаборатории Касперского», которые помогли нам сделать наш инструмент более защищённым. Из года в год мы прикладываем значительные технические и административные усилия, чтобы совершенствовать безопасность наших продуктов. Все обнаруженные уязвимости подвергаются немедленному изучению, оценке, приоритезации, затем мы публикуем данные о них. Патчи в виде обновлений ПО разрабатываются очень быстро и немедленно становятся доступны всем пользователям наших инструментов», — говорит Роланд Вагнер, руководитель отдела продуктового маркетинга, CODESYS Group.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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