PT ISIM теперь детектирует попытки эксплуатации дыр в ПЛК WAGO

PT ISIM теперь детектирует попытки эксплуатации дыр в ПЛК WAGO

PT ISIM теперь детектирует попытки эксплуатации дыр в ПЛК WAGO

В систему глубокого анализа промышленного трафика PT Industrial Security Incident Manager (PT ISIM) добавлен пакет экспертизы для обнаружения попыток эксплуатации уязвимостей в ПЛК WAGO и программном комплексе промышленной автоматизации компании CODESYS, программное обеспечение которой используют многие зарубежные и российские производители контроллеров.

Новые правила позволяют обнаруживать попытки доступа злоумышленников с высокими привилегиями к файловой системе контроллеров, атаки типа «отказ в обслуживании» и вмешательство в работу PC-систем, выполняющих функции ПЛК.

Описанные уязвимости были обнаружены экспертами Positive Technologies и впоследствии устранены CODESYS. Однако далеко не все пользователи устройств оперативно устанавливают обновления, поэтому риск эксплуатации этих уязвимостей остается. Атакующим может даже не потребоваться авторизация, достаточно иметь лишь сетевой доступ к промышленному контроллеру. Программное обеспечение компании используют для разработки собственных ПЛК более 15 разработчиков по всему миру, включая WAGO, Beckhoff, Kontron, Moeller, Festo, Mitsubishi и HollySys. Шесть уязвимостей, выявленных нашими экспертами, имеют критически высокий уровень опасности (10 из 10 баллов по шкале CVSS 3.0), три — высокий уровень опасности (8,8 балла), еще одна получила оценку 5,3. Новый пакет экспертизы PT ISIM позволит обнаружить попытки эксплуатации этих уязвимостей в ПЛК WAGO и программном комплексе промышленной автоматизации CODESYS.

В состав нового пакета экспертизы PT ISIM вошли правила, позволяющие обнаружить вредоносную активность с использованием уязвимостей в контроллерах WAGO PFC200 и программном обеспечении CODESYS, в том числе:

  • эксплуатацию уязвимостей в системе реального времени CODESYS Control V2 communication, которая позволяет встраиваемым PC-системам выполнять функции ПЛК (CVE-2021-30186, CVE-2021-30188);
  • получение доступа к файловой системе контроллера с правами на чтение и модификацию (CVE-2021-21001);
  • отказ в обслуживании сервиса iocheckd, предназначенного для проверки входов и выходов ПЛК, а также отображения его конфигурации (CVE-2021-21000).

«По нашим данным, в I квартале 2021 года 11% атак были направлены на промышленные компании. Они занимают второе место после атак на госучреждения. Злоумышленники тщательно отслеживают информацию о новых уязвимостях и стараются как можно скорее использовать их в своих атаках, особенно если эти уязвимости имеют широкий спектр применимости, как в данном случае, — отмечает Роман Краснов, эксперт по информационной безопасности промышленных систем Positive Technologies. — Обновление ПО промышленных систем для устранения проблем безопасности всегда является сложной, а иногда и невыполнимой задачей в условиях необходимости поддерживать непрерывность производственных процессов. Поэтому важно обеспечить столь же непрерывный мониторинг безопасности АСУ ТП с помощью современных средств глубокого анализа промышленного трафика (Industrial NDR). Кибератака никогда не происходит мгновенно, и важно вовремя обнаружить следы подготовки к ней, а значит и своевременно ее предотвратить».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru