Kaspersky фиксирует рост количества вредоносных атак на АСУ ТП

Kaspersky фиксирует рост количества вредоносных атак на АСУ ТП

Kaspersky фиксирует рост количества вредоносных атак на АСУ ТП

По данным ICS CERT «Лаборатории Касперского», в первой половине 2021 года доля атакованных вредоносами машин в сфере управления производственными процессами во всем мире составила 33,8%. Россия, результат которой ухудшился до 39,4%, заняла пятое место в рейтинге регионов по этому показателю.

В отчетный период защитные решения Kaspersky заблокировали на компьютерах АСУ ТП более 20 тыс. модификаций зловредов из 5150 различных семейств. При этом аналитики отметили, что доля шпионских программ, включая бэкдоры, а также вредоносных скриптов, перенаправляющих любителей пиратского контента на ресурсы с теми же шпионами и криптомайнерами, продолжает расти.

 

В рейтинге регионов по доле машин АСУ ТП, атакованных зловредами, лидируют Африка, Юго-Восточная, Восточная и Центральная Азия. Самый заметный рост показателя наблюдался в Австралии / Новой Зеландии, России (в основном за счет угроз из интернета) и на Ближнем Востоке — на 6,5, 4,8 и 2,6 п. п. соответственно. Список стран с наибольшим приростом возглавили Белоруссия и Украина (более чем на 10 п. п. в обоих случаях).

 

«Промышленные предприятия давно уже находятся в фокусе внимания злоумышленников, — комментирует глава Kaspersky ICS CERT Евгений Гончаров. — Мы видим, что разными способами вредоносное ПО попадает и на компьютеры АСУ ТП. К сожалению, наблюдаемый нами рост разнообразия вредоносного ПО в АСУ и распространение шпионского ПО наблюдается и на предприятиях в России. К счастью для российских предприятий, они нечасто становятся жертвами атак, нацеленных на получение выкупа».

С полнотекстовой версией отчёта «Ландшафт угроз для систем промышленной автоматизации» за первое полугодие можно ознакомиться на сайте Kaspersky ICS CERT.

Для защиты компьютеров АСУ от киберугроз эксперты рекомендуют следующее:

  • использовать защитные решения для конечных устройств ОТ и сетей;
  • регулярно обновлять операционные системы и приложения, а патчи устанавливать без промедления;
  • проводить для специалистов по ИБ и ОТ-инженеров тренинги по реагированию на различные атаки, в том числе новые и продвинутые;
  • регулярно проводить аудит безопасности ОТ-систем для своевременного распознавания и устранения проблем безопасности;
  • предоставлять специалистам, ответственным за защиту АСУ ТП, современные средства аналитики киберугроз;
  • использовать решения для мониторинга сетевого трафика компьютеров АСУ ТП, анализа и детектирования киберугроз.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru