В Сети нашли открытыми более 4 тыс. устройств АСУ ТП

В Сети нашли открытыми более 4 тыс. устройств АСУ ТП

В Сети нашли открытыми более 4 тыс. устройств АСУ ТП

Специалисты InfoWatch ARMA изучили уязвимости в АСУ ТП и определили число отечественных промышленных систем, стоящих открытыми в Сети. В ходе исследования учитывалась поисковая выдача систем Shodan, Censys и Google.

В InfoWatch ARMA подчеркнули, что сбор данных проводился только пассивным методом, чтобы избежать непреднамеренного ущерба или утечки. Поэтому за основу эксперты взяли информацию, доступную в поисковых системах.

В итоге исследователи выявили более четырёх тысяч устройств АСУ ТП, которые не сегодняшний день открыты для доступа из Сети. Более 700 обнаруженных устройств, по словам специалистов InfoWatch ARMA, содержат критические уязвимости.

Основным источником этой статистики стала специальная поисковая система Shodan, заточенная под проверку дырявых или открытых для доступа устройств. При этом исследователи учитывали количество специально расставленных ловушек.

Владельцы объектов получили от InfoWatch ARMA всю необходимую информацию, а также рекомендации по устранению выявленных брешей. Эксперты подчеркнули, что злоумышленник может получить доступ к АСУ ТП и промышленной сети через сетевые сервисы и уязвимые версии служб. Для этого даже не придётся проходить аутентификацию.

В отдельных случаях обнаруженные лазейки дают возможность доступа к сети предприятия, включая SCADA и другие критически важные компоненты АСУ ТП. Две тысячи выявленных InfoWatch ARMA устройств оказались коммутационным оборудованием.

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Высокие риски для безопасности и конфиденциальности данных остаются главным препятствием для внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования УЦСБ и ГК «Солар», в котором приняли участие представители 102 организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации, государственный сектор, финансы, промышленность, строительство, энергетику и транспорт.

«Среди компаний, которые пока не используют ИИ, основной причиной отказа названы высокие риски безопасности и конфиденциальности данных, включая утечки исходного кода и коммерческой информации — 42,5% ответов. На втором месте находится нехватка компетенций внутри компании — 35%. Ещё 32,5% респондентов указали на отсутствие понятных и экономически обоснованных сценариев применения ИИ в бизнесе. Высокая стоимость внедрения (20%) и регуляторная неопределённость (25%) играют менее значимую роль», — отмечают авторы исследования.

В то же время различные нейросетевые модели уже используют 59% участников опроса. Треть компаний применяет большие языковые модели (LLM), ещё треть пока не использует такие инструменты, но планирует внедрить их в ближайшее время.

Лишь 3% организаций готовы доверить искусственному интеллекту самостоятельное принятие решений. Наиболее распространённой моделью остаётся формат ИИ-ассистента: в 40% компаний нейросети используются для анализа информации и подготовки рекомендаций, а окончательное решение принимает человек.

Как отметил руководитель направления безопасной разработки УЦСБ Евгений Тодышев, результаты исследования показывают, что бизнес видит потенциал технологий ИИ, но при этом стремится сохранить контроль над данными и процессами.

«Рынок готов к управляемому использованию искусственного интеллекта и ожидает от разработчиков понятных методик внедрения с гарантированным уровнем безопасности», — подчеркнул эксперт.

Директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов считает опасения компаний вполне обоснованными.

«Только в 2025 году в 30 раз вырос объём трафика в публичные большие языковые модели. При этом лишь 25% компаний разработали политики информационной безопасности, регулирующие работу сотрудников с ИИ», — отметил он.

При этом эксперты напоминают, что использование локальных ИИ-систем снижает риски утечек, но может ограничивать функциональность и гибкость решений. Кроме того, как ранее показало исследование «К2 Кибербезопасность» и «Лаборатории Касперского», в 75% проектов по разработке ИИ-сервисов в той или иной степени не соблюдаются требования MLSecOps — практик безопасной разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru