Вышел PT ISIM 2.0, ориентированный на SOC промышленных предприятий

Вышел PT ISIM 2.0, ориентированный на SOC промышленных предприятий

Вышел PT ISIM 2.0, ориентированный на SOC промышленных предприятий

Обновленная версия системы мониторинга безопасности АСУ ТП компании Positive Technologies PT Industrial Security Incident Manager в значительной степени ориентирована на специалистов по ИБ коммерческих и отраслевых центров обеспечения безопасности (security operations center, SOC). Система получила механизмы расширенной интеграции с решениями класса SIEM, что позволяет ей легко встраиваться в процессы информационной безопасности, существующие на предприятии. Появились информационные панели (дашборды), обновились аналитические отчеты, а также значительно выросло количество правил обнаружения нарушений ИБ, доступных «из коробки».

«Интенсивность кибератак на промышленные объекты быстро растет. За три квартала 2019 года мы зафиксировали 92 атаки: это почти в четыре раза больше, чем за аналогичный период 2018 года (25 атак). АСУ ТП — полуслепая зона для инженеров SOC. Чтобы выявлять угрозы в этой области, необходимо понимать и процессы, происходящие в технологических сетях, и процессы в сетях корпоративных. Более тесная интеграция PT ISIM 2.0 с SIEM-системами дает возможность видеть картину развития инцидентов целиком: от проникновения нарушителей в корпоративную сеть до нелегитимного воздействия на компоненты АСУ ТП», — отмечает Дмитрий Даренский, руководитель практики промышленной кибербезопасности Positive Technologies.

В PT ISIM 2.0 реализованы онлайн-дашборды для оперативного анализа защищенности и контроля общих характеристик технологических сегментов сети.

Появился и выбор отчетов, что позволяет получать регулярные информативные сводки о состоянии защищенности АСУ ТП. В частности, система формирует:

  • отчет о характеристиках сети — ее составе, используемых протоколах и нагруженности;
  • инвентаризационный отчет с детальной информацией о составе сети и ее узлах;
  • сводный отчет об инцидентах ИБ, которые зафиксировала система за тот или иной период.

Другое важное изменение: в системе существенно расширилась база детектируемых нарушений. Сегодня в базу промышленных киберугроз PT ISTI (PT Industrial Security Threats Indicators), которая встроена в PT ISIM 2.0, входят более 4000 актуальных правил для выявления различных киберугроз в технологических сетях. База угроз помогает PT ISIM превентивно выявлять уязвимости сети АСУ ТП, в том числе те, которые эксплуатируются вирусами-шифровальщиками (например, WannaCry, Petya) и другими вредоносными программами (например, Trisis/Triton), а также идентифицировать в сети работу майнеров криптовалюты. Эксперты Positive Technologies регулярно пополняют PT ISTI сигнатурами и правилами обнаружения атак на промышленное оборудование и ПО. База формируется на основе уязвимостей, найденных специалистами компании в ходе проектов по анализу защищенности АСУ ТП и регулярных исследований новых угроз.

С августа продукт поддерживает малые индустриальные объекты со слабонагруженными сегментами АСУ ТП, где нет доступа к проводному интернету и не работает постоянный персонал: объекты городских электро- и теплосетей, транспорта, водо- и газоснабжения и т. п. Простая интеграция PT ISIM 2.0 с системами SIEM позволяет центрам оперативного управления безопасностью крупных предприятий использовать PT ISIM 2.0 и его компоненты — PT ISIM View Point и PT ISIM Sensor — в качестве источника информации о событиях безопасности в АСУ ТП и полноценно осуществлять мониторинг распределенной технологической инфраструктуры.

Помимо этого, PT ISIM 2.0 позволяет выполнять мониторинг технологических сетей промышленных предприятий с автоматическим определением и профилированием узлов и сетевых соединений между ними, а также выявлять сложные инциденты безопасности и аномалии в технологическом трафике.

Новая версия продукта позволяет обнаруживать:

  • изменение режима работы программируемых логических контроллеров (ПЛК) и уставок технологического процесса;
  • отсутствие реакций систем АСУ ТП на закритические режимы;
  • модификацию проектов ПЛК;
  • нелегитимный доступ к конфигурациям и проектам ПЛК;
  • эксплуатацию уязвимостей, нацеленных на вывод оборудования АСУ ТП из строя, и другие угрозы.

Это дает возможность снизить бизнес-риски, связанные с нарушениями информационной безопасности цифровизированных промышленных инфраструктур, предотвратить остановку производства, мошенничество и саботаж, а также кражу технологических секретов.

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

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

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