За первую половину 2021 года эксперты нашли 637 дыр в АСУ ТП

За первую половину 2021 года эксперты нашли 637 дыр в АСУ ТП

За первую половину 2021 года эксперты нашли 637 дыр в АСУ ТП

Более чем 600 уязвимостей, затрагивающих автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП), были обнаружены в первой половине 2021 года. Об этом сообщили специалисты компании Claroty, которая специализируется на кибербезопасности.

Точное количество найденных брешей — 637, они угрожают продуктам 76 вендоров. Примечательно, что более 70% от общего числа этих багов были признаны критическими или получили высокую степень риска.

Для сравнения можно привести данные, зафиксированные за второе полугодие 2020 года: тогда эксперты обнаружили лишь 449 уязвимостей.

Исследование (PDF) компании Claroty также показало, что подавляющее большинство дыр, найденных за первые шесть месяцев 2021 года, не требуют каких-то специальных условий для эксплуатации. Три четверти багов можно использовать без высоких прав, а две трети — без взаимодействия с пользователем.

61% выявленных проблем допускают удалённую эксплуатацию, 65% дыр можно использовать в DoS-атаках. Кстати, последний класс атак может нести куда более существенный урон в случае АСУ ТП, если сравнивать, например, с обычными ИТ-системами.

Информация более чем о 80% уязвимостей поступила вендорам от сторонних исследователей. При этом 42 специалиста вообще впервые сообщали о подобных багах.

 

Топ вендоров, затронутых проблемами в безопасности, выглядит так:

  1. Siemens (146 уязвимостей),
  2. Schneider Electric (65),
  3. Rockwell Automation (35),
  4. WAGO (23),
  5. Advantech (22).

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