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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru