Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Во что превратилась кибербезопасность промышленных предприятий после прихода пандемии COVID-19 — этот вопрос специалисты «Лаборатории Касперского» обсудили на конференции Kaspersky Industrial CyberSecurity.

Заключения исследователей основывались на ряде экспертных интервью, состоявшихся летом 2020 года, — представители «Лаборатории Касперского» опросили специалистов российских производственных компаний.

Следуя общей тенденции, промышленные предприятия весной перевели часть сотрудников на удалённую работу. Именно это стало индикатором того, насколько хорошо такие организации защищены с точки зрения кибербезопасности.

Например, интервьюируемые рассказали о расширении возможностей внедрения дистанционной работы, а также указали на очевидную необходимость улучшать протоколы безопасной удалённой работы, если вдруг будут форс-мажорные обстоятельства.

Чем больше сотрудников переходило на удалённую работу, тем чаще злоумышленники сканировали сети. В частности, администраторы, отслеживающие аномалии на промышленных предприятиях, отметили большое количество сетевых сканирований. Особенно это проявляется при подключении работников к корпоративным сетям с домашних устройств через VPN.

Как правило, рядовые сотрудники не в состоянии защитить свой личный компьютер на том же уровне, что и корпоративный. Поэтому логично, что киберпреступники выбирают именно домашние устройства в качестве точек для входа.

Запись онлайн-конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference 2020 вы сможете посмотреть при регистрации по ссылке: https://kics.360stream.ru/register.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru