За два года Ростелеком-Солар выявила 115 уязвимостей в компонентах АСУ ТП

За два года Ростелеком-Солар выявила 115 уязвимостей в компонентах АСУ ТП

За два года Ростелеком-Солар выявила 115 уязвимостей в компонентах АСУ ТП

За два года сотрудничества с Банком данных угроз безопасности информации ФСТЭК России эксперты «Ростелеком-Солар» суммарно передали регулятору информацию о 120 уязвимостях программного обеспечения. Из них 115 были обнаружены в прошивках компонентов АСУ ТП зарубежного и отечественного производства.

Среднее значение показателя «важность» при этом составило 8,88 из 10 (определяется в соответствии с типом уязвимого продукта). Степень опасности выявленных проблем тоже оказалась высокой — со средней оценкой в 7,67 балла по шкале CVSS.

«Среди уязвимостей, которые наиболее часто выявляют наши исследователи, — проблемы, связанные с управлением доступом, — комментирует Ян Сухих, руководитель отдела «Ростелеком-Солар» по кибербезопасности АСУ ТП. — В ряде случаев это уязвимости, позволяющие повысить пользовательские привилегии, а иногда и полностью обойти механизмы аутентификации и авторизации. Кроме того, мы видим проблемы с реализацией криптографии: ненадежные криптоалгоритмы позволяют злоумышленнику получить контроль над трафиком того или иного устройства. Если мы говорим об оборудовании, которое используется в жизненно важных отраслях, например топливно-энергетическом комплексе, подобные уязвимости могут привести к серьезным авариям».

В прошлом году специалисты «Ростелеком-Солар» помогли устранить критические уязвимости в промышленном оборудовании, которое производят Schneider Electric и MOXA. Получив уведомления о проблемах, вендоры выпустили патчи.

Большой вклад в процесс выявления и устранения уязвимостей вносит Национальный киберполигон. Результаты совместных мероприятий в рамках этого проекта (информация о выявленных уязвимостях) передаются в Банк данных ИБ-угроз, сформированный ФСТЭК.

Компания «Ростелеком-Солар» принимает активное участие в развитии этого направления отечественной ИБ-индустрии, тем более что у нее уже имеется определенный опыт. В 2018 году ассортимент услуг российского специалиста по ИБ пополнился Red Teaming — проверкой реальной готовности заказчика к отражению кибератак.

В рамках этого сервиса организациям оказывается помощь в тестировании используемых процессов и технологий защиты, а также проводятся киберучения для сотрудников, отвечающих за обеспечение информационной безопасности. В этом году Red Teaming была включена в пакет услуг Solar JSOC.

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