Критические уязвимости в стороннем компоненте открывают АСУ ТП для атак

Критические уязвимости в стороннем компоненте открывают АСУ ТП для атак

Критические уязвимости в стороннем компоненте открывают АСУ ТП для атак

Эксперты предупредили о критических уязвимостях в сторонних компонентах, используемых для промышленных систем. Проблемы безопасности затрагивают крупнейших разработчиков софта для АСУ ТП — Rockwell Automation и Siemens.

Всего критических дыр шесть, все они находятся в стороннем программном компоненте, снабжающем различные промышленные системы.

Удалённые атакующие, не прошедшие аутентификацию, могут использовать бреши для запуска различных кибератак: развернуть в системе программу-вымогатель, остановить работу критически важных систем и даже получить над ними полный контроль.

В частности, дыры присутствуют в CodeMeter, за разработкой которого стоит компания Wibu-Systems. Это программный компонент, отвечающий за управление, он лицензирован крупнейшими разработчиками софта для АСУ ТП, включая Rockwell Automation и Siemens.

CodeMeter позволяет вендорам повысить безопасность, помогает с моделями лицензирования и защищает от пиратства и обратного инжиниринга. К счастью, разработчики Wibu-Systems уже выпустили патчи для CodeMeter версии 7.10 и уведомили вендоров, чтобы те установили обновления.

ICS-CERT опубликовал сообщение об уязвимостях в WebSocket API CodeMeter. Получившие идентификатор CVE-2020-14519 бреши позволяют провести атаку с помощью JavaScript. Чтобы успешно проэксплуатировать баг, атакующему придётся заманить жертву на специальный сайт с помощью фишинга или социальной инженерии.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru