На Pwn2Own, посвящённом атакам на АСУ ТП, хакерам уже выплатили $180 000

На Pwn2Own, посвящённом атакам на АСУ ТП, хакерам уже выплатили $180 000

На Pwn2Own, посвящённом атакам на АСУ ТП, хакерам уже выплатили $180 000

В Майами стартовал Pwn2Own, впервые посвящённый уязвимостям в АСУ ТП. На сегодняшний день исследователи уже получили $180 000 за успешные атаки на пять разных продуктов.

Организатор конкурса — Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI) — выделил более $250 000 наличными, а также различные подарки для вознаграждения хакеров.

Исследователям дали задание, согласно которому они должны попробовать взломать восемь целей в пяти различных категориях.

На данный момент отличились две команды специалистов — IT-Security и Flashback, каждая из которых получила по $75 000.

В первый день мероприятия Pwn2Own эксперты совершили шесть удачных попыток взлома, ещё две попытки удались лишь частично. Во второй день хакеры взломали системы три раза, ещё в двух случаях взлом опять удался только отчасти.

С результатами первого дня конкурса можно ознакомиться на YouTube. Приводим ролик здесь:

Напомним, новое исследование PAS показало, что у многих АСУ ТП есть функции и особенности, разработанные без учёта безопасности. По словам экспертов, киберпреступники могут задействовать эти особенности и провести деструктивные атаки.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru